AI学习路径全解析：从Python基础到项目实践，助你快速入门人工智能
这篇文章可以说是反复请求的结果。很多同学问我AI方向的知识很多，应该重点关注哪些？学习路径是什么？今天我将免费分享我的学习之路以及我参考的所有资料。希望大家在AI进阶学习的道路上多一些“温暖”。
学习途径
在学习人工智能的过程中，主要有两种方式：
AI知识大纲
AI知识大致可分为5个模块。接下来我会依次介绍各个模块的学习路径。最后推荐几个我刚开始的时候做过的项目，帮助大家快速入门人工智能。
1. 编程基础知识
在人工智能领域，目前大多数程序员都将其作为第一语言。
学会了上面的操作就可以上手了，但是一定要扎实掌握基础内容。前期不急于学习高级操作。您可以在以后的使用中逐渐熟练，例如函数式编程、多线程、异常处理和日志管理等。
网络资源黑马教程推荐
：基础知识讲解得很详细，很容易上手。建议新手从P116开始学习。书籍推荐
这里为大家推荐两本必备书籍。 《编程》中每个知识点下都有对应的例子，非常直观。上手后，“流畅”可以帮助你掌握它，完成从新手到高手的进阶。
原文链接：告别无用的工作 |如何利用人工智能进行学习
2. 数学基础知识
很多学生一看到数学就头疼。事实上，模型常用的基本数学原理并不难。后续模型中遇到困难的公式可以一一解决。
切记前期不要对数学知识钻得太深！ ！
高等数学
首先，不要害怕数学。当遇到一个我们不知道的数学公式时，我们需要更多地思考这个公式能解决什么问题，而不是总是纠结于公式的推导和计算。
例如，梯度下降和反向传播的基本原理就是求导。全局最优解是极值点，因此最优解一定是在导数的某个拐点处。很多类似的知识都是在高中学到的。
线生成
在深度学习中，线生成最重要的应用是高维数据的乘法运算，可以大大提高计算速度。
概率论
概率论知识在AI系统中可能看起来不那么重要，但它却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化和归一化到最终结果分析，都与概率论密切相关。
很多常用的指标大家都很熟悉，比如均值和方差。如果你之前概率论基础不强，建议你掌握常识后，在实践中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识并不算太难，但是理解模型和流程非常重要：
推荐的互联网资源
人工智能必备的全套基础数学课程：本课程浓缩了高等数学、概率论、线生成知识。是针对人工智能领域开发的综合数学课程。都是模型入门和常用数学知识所必需的。
网易可汗学院统计开放课程：统计入门课程，涵盖统计所有主要知识。
书籍推荐
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这里推荐3本经典教材和1本我个人非常喜欢的《数学之美》。三本教材无需赘述。 《数学之美》深入浅出地解释了抽象而深奥的数学方法。这是非常令人兴奋的。你可以在很多模型原理中找到你想要的答案。
3. 数据分析
具备一定的编程能力和数学能力后，我们就可以分析和探索实际问题。
爬虫
很多同学问算法工程师是否需要学习爬虫？我的答案是：算法的重点是建模。算法工程师掌握基本的爬虫知识就足够了，因为单位一般都有专门的采集工程师。
但数据分析师必须学习。因为数据分析师需要具备独立获取数据的能力来进行数据分析。
必备三剑客
无论你做分数还是算法，你都必须掌握Numpy和sum。但这部分内容非常复杂，没有必要系统地研究它，就像Excel中的函数一样。
推荐的互联网资源
【莫凡】Numpy&：这个视频只有3个小时，但是你可以尽快学会三剑客的基本用法。
Numpy中文官网
中文官方网站
中文官方网站
你可以在网上找到一些常用的方法，浏览一下，在脑海中留下一个印象即可，然后在实际使用中查看如何使用。即使你没有印象，我建议你在实际使用之前先去官网查看一下是否有相应的内置方法。如果没有，那就自己写这个函数。
以后我也会总结一下三剑客的高频使用方法。
4. 机器学习
机器学习自诞生以来，就正式进入人工智能领域。 ML涉及的算法都是白盒算法，它使用可解释的数学公式来拟合数据，学习参数然后进行预测，最后评估模型。
这部分知识需要大家从数据处理过程开始就多总结和反思：
因为机器学习算法是可解释的，所以每个人都需要了解数学原理、模型之间的差异以及它们适合什么数据集。
对于回归任务和分类任务，我们还需要了解各种评价指标之间的差异和使用场景。
推荐的互联网资源
Ng 机器学习：本教程主要以理论为主，对初学者极其友好。即使你没有基础，也可以尽快入门机器学习。
菜菜的：本教程以实践为主。从数据处理、特征工程、到模型算法，都会用实际的方式讲解代码，每个参数都会进行非常详细的讲解。
书籍推荐
这里有两本学习 ML 的必备书籍。周志华老师的《机器学习（西瓜书）》和李航老师的《统计学习方法》。
这两本书非常经典。它们描述了机器学习的核心数学理论和模型推导的整个过程。它们是巩固理论的最佳选择。强烈建议将这本书与上面推荐的视频结合起来。
5.深度学习
深度学习是一种不可解释的黑盒算法，初学者常常觉得它很神秘。但它的基础神经网络可以说是由很多逻辑回归函数组成的，所以在学习机器学习的时候，一定要吃透逻辑回归。
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本节推荐《深度学习图鉴》和《深度学习》这两本书。前者用图分析深度学习原理，适合初学者；后者是深度学习领域的基础经典教程。
神经网络简介浙江大学研究生课程：浙江大学老师录制课堂录像，在黑板上推演神经网络原理。看完之后，你将会开始接触深度学习，感受它的神奇和魅力。 （P19-P24是神经网络）CNN和RNN简介
Ng Enda的深度学习：首先推荐的是Ng Enda老师的课程：
白板推导系列：机器学习和深度学习数学原理黑板推导，极其硬核。
学完理论知识后，我们可以找一些实战的项目。
六、项目推荐
我是一名 NLP 算法工程师。推荐几个自然语言处理方向的入门实践项目：
Bert文本分类：从官网下载源码后调试。不仅可以锻炼调试和阅读代码的能力，还可以掌握Bert的细节。
实体识别：该项目使用多种不同的模型（HMM、CRF、Bi-LSTM、Bi-LSTM+CRF）来解决中文命名实体识别问题。
对话机器人：该项目是一个医学对话问答机器人，主要基于知识图谱实现。
对NLP有了初步的了解后，你可以根据自己的情况在网上找到更多感兴趣的相关项目进行研究。不仅需要了解代码实现细节，还需要思考它实际能够解决的业务问题。
如何学习大型模型
如今，大模特在社会上越来越受欢迎。很多人都想参与其中，但却找不到合适的学习方式。
作为一名资深码农，刚进入大模行业的时候吃尽了苦头，踩过无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给大家，帮助你们学习大型AI模型，解决你们的学习困难。
我免费分享了重要的AI大模型资讯，包括市面上AI大模型的主要白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习等录制视频。有需要的朋友可以扫一扫。 。
1.AGI大模型系统学习路线
很多人在学习大模型的时候没有方向。他们像无头苍蝇一样到处学习。希望下面我分享的学习路线能够帮助大家学习大型AI模型。
2.AI大模型视频教程
3、AI大模型主要学习书籍
4. AI大模型在各场景的实际案例
5. 结论
学习大型人工智能模型是当前技术发展的趋势。它不仅为我们提供了更多的机遇和挑战，也让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习大型AI模型，我们可以深入理解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用到自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握大型AI模型也可以为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。
此外，学习大型人工智能模型还可以为我们自己创造更多价值，提供更多就业机会和副业收入，让我们的生活更上一层楼。
因此，学习大型人工智能模型是一个有前景、值得投入时间和精力的重要选择。
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