导图社区 人工智能学习路线
人工智能学习路线梳理：1.基础部分（Python、数学基础）；2.工具及软件基础；3.机器学习；4.深度学习
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人工智能学习路线
1.基础部分
1-1：Python
Python基础知识
注释
Python六大数据类型
比较运算符和关系运算符
判断语句
循环语句
Python函数
函数的定义
函数中的变量
高级函数用法
Python中的文件操作函数
Python面向对象编程
1类和对象
魔法方法
类属性和类方法
继承
多态
模块的介绍和制作
Python中的包和库
Python中的pip命令
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1-2：数学基础
高等数学
函数、极限与连续
导数与微分
微分中值定理与导数的应用
函数的积分
定积分的应用
向量与空间解析几何
多元函数微分学
多元函数微分学的应用
常微分方程
线性代数
矩阵
n维向量与向量空间
线性方程组
矩阵的特征值与二次型
概率论
随机时间与概率
随机变量及其分布
多维随机变量及其分布
大数定律和中心极限定理
机器学习数学基础
卷积
信号的分析
傅里叶变换及其扩展变换
滤波及机器学习
最优化方法
最优化问题与数学预备知识
凸性
最优性条件
算法的概念
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2.工具及软件基础
2-1：Numpy
Numpy数据类型
Numpy常用函数
2-2：Pandas
Pandas的简洁
Pandas的数组属性
Pandas数据处理
Pandas函数
TQDM
2-3：数据分析实战
数据清洗
数据统计
推荐书籍：利用Python做数据分析
2-4：深度学习框架
PyTorch
PyTorch基本数据类型
张量
张量的性质
创建张量
PyTorch索引
维度变换
拼接与拆分
运算与统计
基于PyTorch实现神经网络算法
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TensorFlow
设置TensorFlow
加载数据集
构建神经网络模型
训练并评估模型
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3.机器学习
3-1：机器学习理论入门
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推荐手册：吴恩达机器学习手册
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6.逻辑回归
7.支持向量机
8.提升树
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10.隐马尔可夫模型
11.条件随机场
12.梯度下降优化方法
13.XGBoost、LigtBGM
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3-2：机器学习实战入门
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4.深度学习
4-1：推荐书籍
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深度学习（花书）
4-2：两大方向
计算机视觉
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课后作业地址
经典任务与模型
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