计算机类论文撰写与实验的资源搜索和学习途径与方法

本文介绍了人工智能算法学习的基础知识,包括线性代数、概率论等三大基石,并提供了丰富的学习资源,如在线课程、论文获取途径及实践平台推荐。

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一、三大基石

1、线性代数、矩阵分析、数值分析(Linear algebra-Matrix analysis-Numerial analysis)

2、概率论与数理统计、描述统计学(Probability and statistics-Descriptive statistics)

3、最优化理论(optimization)

二、找资源

1、学习技能

    a、搜索引擎首选google,国内上不了可以选择镜像、VPN翻墙等一些技术手段。

    b、YouTube台湾公开课

    c、Bilibili

    d、Coursera(ML:Androw n.g. DL:李飞飞)

    e、莫烦

    f、七月在线、慕课网、九章算法、小象学院...

2、查询下载论文、电子书、顶级会议

    a、论文:http://libgen.io/

    b、电子书:http://b-ok.xyz/

    c、顶级会议:Call4Papers

3、问题求助

    a、优快云

    b、Stack Overflow

4、刷题

    a、LeetCode、Lintcode

    b、牛客网

    c、七月在线题库

三、论文创新点

1、arXiv

2、微博

3、知乎

4、Github(awosome、cheatsheet、cookbook)

四、框架学习

1、Tensorflow

2、Keras

3、PyTorch

4、Theano

by Mr.Tang&&me

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