导图社区 完备的AI学习路线20190624
AI学习路线,自己从网上找的汇总的,内容主要讲解了AI的学习路线
干货分享!我对算法导论的目录进行了整理与总结,下图包括了 第一部分 基础知识 、 第二部分 排序和顺序统计量 、 第三部分 数据结构 、第四部分 高级设计和分析技术、第五部分 高级数据结构 等方面的知识,后续还会跟更新更多的知识点,快收藏加关注不迷路哦!
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本思维导图介绍了人工智能的应用和学习方向,内容比较全面,值得好好学习!
数据科学家的主要需要技能,详细总共有10个部分,每个部分都有详细的需要技能,内容详细,下图从基础知识 5% 、编程 15% 、统计学 30% 、文本挖掘 50% 等方面做出总结,快收藏加关注不迷路哦!
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完备的 AI 学习路线
【导读】 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
理论应用
基础知识
数学
1、数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程,这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章:
高等数学
线性代数
概率论与数理统计
统计学
入门教程
进阶教材
视频
编程
Python安装
Anaconda
Python 入门资料推荐
廖雪峰Python学习笔记
Python入门笔记
南京大学Python视频教程
补充
代码规范
Numpy 练习题
Pandas 练习题
数据分析 与挖掘
数据分析的基础书籍
《利用Python进行数据分析》
特征工程
数据挖掘项目
前沿paper
知名会议
NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、UAI
计算机视觉
CVPR
ECCV
ICCV
自然语言处理
ACL
EMNLP
NAACL
知名期刊
JAIR
JMLR
Arxiv
Arxiv Stats
Papers with code
Papers with code (Browse state-of-the-art)
Papers with code (Sorted by stars)
Deep learning papers (Reading Roadmap)
Deep Learning History and Basics
Deep Learning Method
Applications
Deep learning Object Detection
强化学习
公开课
David Silver 《Reinforcement Learning》
课程介绍
视频地址
B站地址(中文字幕)
课程原地址
课程资料
课程PPT
课程笔记
李宏毅 《深度强化学习》
深度学习
为什么是更合适的人
CS230 Deep learning
吴恩达《Deep Learning》
中文视频
中文笔记
参考论文
课程PPT及课后作业
Fast . Ai《程序员深度学习实战》
书籍
复旦教授邱锡鹏 《神经网络与深度学习》
书籍介绍
在线阅读
《深度学习500问》
项目地址
工具
TensorFlow官方文档
官方文档
中文文档
PyTorch
中文文档(版本3.0)
机器学习
吴恩达的coursera Mechine Learning
作业代码
吴恩达CS229
配套速查表
林轩田 《机器学习基石》
配套教材
林轩田 《机器学习技法》
周志华 《机器学习》
读书笔记
公式推导
课后习题
李航 《统计学习方法》
课讲PPT
参考笔记
代码实现
《Scikit-Learn 与TensorFlow 机器学习实用指南》
全书代码
实战
Kaggle比赛
Kaggle主页
Kaggle路线