2024神经网络，人工智能这块怎么入门？（一些来自清华大佬的干货分享）

一、基础知识储备1. 数学基础线性代数：理解向量、矩阵运算等概念，这在神经网络中用于表示数据和进行线性变换。概率论与统计学：掌握概率分布、期望、方差等知识，对理解机器学习中的不确定性和模型评估很重要。微积分：了解导数、梯度等概念，用于优化神经网络的参数。2. 编程基础掌握一门编程语言，如 Python。Python 有丰富的机器学习和深度学习库，如 TensorFlow、PyTorch 等。熟悉基本的数据结构（如列表、字典、数组等）和算法（如排序、搜索等）。由于篇幅限制，相关资料就不一一展示了，需要领取以...【查看原文】