人工智能的完整学习路线！

人工智能的完整学习路线！

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人开始关注如何系统地学习人工智能。本文为大家绘制了一份从零入门的人工智能学习路线图，无论你是本科生、研究生还是转行人群，只要你是零基础，这份路线图都非常适用。

一、基础知识部分

在开始学习人工智能之前，你需要掌握一些基础知识，包括人工智能的基本概念、Python编程和数学基础。

人工智能基本概念

1. AI常见流程
2. 什么是机器学习与深度学习
3. 有监督学习、无监督学习、强化学习的区别是什么

Python编程基础

1. Python运行环境与开发环境的搭建
2. Python基础知识
3. Python函数
4. Python面向对象编程
5. Python科学计算

数学基础

1. 高等数学
2. 线性代数
3. 概率论
4. 最优化求解

对于数学基础部分，推荐《白话机器学习中的数学》这本书。

对于Python科学计算部分，推荐以下书籍：

二、机器学习

掌握了基础知识和工具的使用后，你可以开始学习机器学习。以下是几本推荐的机器学习教材：

1. 吴恩达老师的《机器学习手册》
2. 李航老师的《统计学习方法》
3. 周志华老师的《机器学习》
4. 《图解机器学习》

李航老师的《统计学习方法》涉及较多公式推导，如果看不懂，可以优先学习其他几本书。

对于机器学习实战部分，建议多多学习Kaggle竞赛网站上的各种已完成竞赛任务，尤其是各路大神的代码。如果觉得英文资料吃力，也可以选择中文资料。

三、深度学习

接下来是深度学习部分。这里被誉为"圣经"的花书（《深度学习》）反而不推荐大家看，因为深度学习领域没有一本书能把图像识别、自然语言处理、模型优化讲得非常全面。最好的学习方式是读大量论文，加上项目实战，以及阅读项目源码。

为了帮助零基础的学习者入门，这里推荐一本方便入门的书籍：

图像识别与卷积神经网络

具体到图像识别的目标检测，必须搞懂以下网络模型：

• Faster R-CNN
• YOLO系列

自然语言处理

对于自然语言处理，最终需要搞懂一些大模型，比如：

• Transformer
• Google Bert
• OpenAI GPT

在学习NLP大模型之前，需要一些基础知识的前期铺垫。NLP大模型搞懂后，再去研究NLP其他方向的应用。

除此之外，深度学习也需要学习模型优化和深度学习框架。

四、强化学习

近年来，深度强化学习越来越火，很多知名的大模型开始引入强化学习的方式来训练模型。因此，学习强化学习也是很有必要的。

注：文章中关于获取资料的联系方式等无关信息已删除。