AI领域精选文章（2024年汇总版）！

2024年，【算法进阶】已经走过了五个年头！ 这期间的历程同大多数人一样，我也是从入门人工智能，到上手开发项目，研读论文，研究算法原理，迭代优化项目代码、模型… 这个过程也有蛮多挑战的，但克服困难的同时，也算乐在其中吧，并通过文章分享了技术见解和项目经验。

近来梳理历史文章并精选了一些，分为机器学习，深度学习，时间序列等几大板块，欢迎阅读及收藏，希望对大家有所帮助。

文章代码资料可访‍问：

https://github.com/aialgorithm/

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机器学习系列

【1】机器学习模型，全面总结！

【2】Python人工智能学习路线(长篇干货)

【3】机器学习中的最优化算法（全面总结）

【4】机器学习可视化技术概览(Python)

【5】一文汇总Python可视化工具及图表

【6】一文解决样本不均衡（全）

【7】图解 72 个机器学习基础知识点

【8】因果机器学习的前沿进展综述

【9】周志华：弱监督学习的综述

【10】机器学习模型可解释性的综述

【11】贝叶斯机器学习前沿进展的综述

【12】20个必知的自动化机器学习库（Python）

【13】全面解析并实现逻辑回归(Python)

【14】‍全面解析Kmeans聚类算法（Python）

【15】机器学习领域最全综述列表！

【16】少样本学习概述：算法、模型和应用

【17】机器学习研究需要掌握的9个工具

【18】机器学习数学本质的理解

【19】机器学习模型迭代方法(Python)

【20】11个机器学习的高级可视化图表

【21】一文全览机器学习建模流程(Python代码)

【22】如何解释机器学习模型的决策?（Python）

【23】主动学习概述(ActiveLearning)

【24】机器学习模型评价、模型与算法选择（综述）

【25】12张思维导图带你掌握机器学习！

**【26】**图解机器学习：贝叶斯算法

【27】机器学习数据工程的概述

【28】Python特征重要性分析的9个常用方法

【29】图解最常用的 10 个机器学习算法！

【30】Python特征选择方法(全)

【31】Python数据分析指南(全)

【32】图解机器学习特征工程

【33】吴恩达：机器学习的6个核心算法

【34】贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

【35】常用的数据分析方法汇总

【36】机器学习理论基础到底有多可靠？

【37】21 句话入门机器学习！

【38】机器学习十大热门算法

【39】机器学习资源列表(AwesomeList)汇总

【40】一文深度解读模型评估方法

【41】机器学习降维算法汇总！

【42】GitHub项目：机器学习100天

【43】图解机器学习神器：Scikit-Learn

【44**】**机器学习回归模型的最全总结！

【45】金融风控的迁移学习及实践(Tabular Data)

【46】机器学习统计概率分布全面总结（Python）

【47】机器学习&深度学习的算法概览

【48】10大机器学习聚类算法实现（Python）

【49】AI还需要机器学习理论么？

【50】统计学习模型：概念、建模预测及评估

【51】树模型决策的可解释性与微调(Python)

【52】一文概览量子机器学习！

【53】机器学习数据不满足同分布，怎么整？

【54】全面归纳距离和相似度方法(7种)

【55】逻辑回归优化技巧总结（全）

【56】一文归纳Python特征生成方法(全)

【57】一文深层解决模型过拟合

【58】一文归纳Ai数据增强之法

【59】一文通俗讲透树模型

【60】一篇白话机器学习概念

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深度学习系列

【1】图神经网络研究综述(GNN)

【2】实例解析神经网络的工作原理

【3】强化学习+扩散模型的综述

【4】深度学习时间序列的综述

【5】小样本目标检测研究综述

【6】图神经网络性能提升方法综述

【7】多模态深度学习：用深度学习的方式融合各种信息

【8】深度学习知识蒸馏的研究综述

【9】神经网络可视化工具，超全汇总！

【10】一文概览神经网络模型

【11】终于有人总结了图神经网络

【12】一文弄懂CNN及图像识别(Python)

【13】一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)

【14】从深度学习到深度森林方法（Python）

【15】一文概览NLP算法(Python)

【16】贝叶斯深度学习的综述

【17】深度学习在股市的应用概述

【18】图大模型的前沿综述

【19】深度神经网络+聚类的概述

【20】卷积神经网络特征图的可视化(CNN)

【21】图模型数据处理的综述

【22】神经网络训练技巧汇总(Tricks)

【23】图神经网络原理解析及代码实现（PyTorch）

【24】神经网络与高斯过程会碰撞出怎样的火花？

【25】神经网络训练失败的原因总结

【26】下一代深度学习的思考

【27】10个深度学习最常用的激活函数（原理及优缺点）

【28】从浅层到深层神经网络：概览深度学习优化算法

【29】深度学习GPU环境配置及建模（Python）

【30】深度学习调参(炼丹)的权威指南！！！

【31】一文概览神经网络优化算法

【32】贝叶斯超参数优化原理（Python）

【33】神经网络背后的数学原理是什么？

【34】小白看得懂的图解Transformer

【35】深度学习中优化技术总结

【36】人工神经网络中的脑启发学习综述

【37】小样本学习在深度学习的效果（综述）

【38】李航：关于大模型的思考及研究热点

【39】大规模神经网络调参及优化规律

【40】手把手开发一个深度学习框架（Python）

【41】树+神经网络算法强强联手（Python）

【42】漫谈图神经网络模型（GNN)：从图到图卷积

【43】深度神经网络的全面概览：从模型到硬件加速

【44】深度学习必须掌握的 13 种概率分布

【45】深度神经网络剪枝综述

【46】深度学习的图原理

【47】为什么深度学习是非参数的？

【48】一文浅谈深度学习泛化能力

【49】10个解释AI决策的Python库

【50】深度学习白皮书权威发布！【附下载】

【51】多标签分类怎么做？

【52】神经网络与傅立叶变换有何关系？

【53】深度学习可视化大全（附github源码）

【54】实现个神经网络的3D可视化，美爆了！

【55】深度学习视觉研究综述

【56】一文讲透神经网络的激活函数

【57】神经网络学习到的是什么？（Python）

【58】LSTM原理及生成藏头诗（Python）

【59】一文详解RNN及股票预测实战(Python)！

3 时间序列系列及其他

【1】时序预测的深度学习算法介绍

【2】深入LSTM神经网络的时间序列预测

【3**】**时间序列预测方法及代码总结！

【4】一文梳理金融风控建模全流程(Python)

【5】时间序列损失函数的最新综述！

【6】时间序列自监督学习综述

【7】时间序列图神经网络最新综述(GNN4TS)

【8】基于对比学习的时间序列异常检测方法

【9】度量时间序列相似度的方法：从欧氏距离到DTW及其变种

【10】Python实现时间序列的分类预测

【11】Transformer时间序列预测！

【12】8种时间序列分类方法总结

【13】国内外AI大模型(LLMs)排行榜

**【14】**收藏了！ChatGPT提问秘籍–史上最强Prompt攻略！

【15】傅里叶分析的最通俗解释！

【16】生成式人工智能（AIGC）研究综述: 从Google Gemini到OpenAI Q*

【17】ChatGPT等大规模语言模型的综述（全）

【18】笔记本运行私人ChatGPT？只要3步！

【19】李航：人工智能需要怎样的计算范式和理论？

【20】一文盘点令人惊艳AI神器（附项目代码）

AI大模型学习路线

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这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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大模型全套视频教程

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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