AI学习路线图（转）

最新推荐文章于 2025-05-10 15:48:40 发布
最新推荐文章于 2025-05-10 15:48:40 发布
阅读量3.5k 收藏 4
点赞数
分类专栏： AI(Artificial Intelligence)
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangxizhishi/article/details/77628699
版权

1、开发者必读的十大经典书籍

http://geek.youkuaiyun.com/news/detail/233640


2、Medium上6900个赞的AI学习路线图，让你快速上手机器学习                                                 

http://blog.youkuaiyun.com/wemedia/details.html?id=43739

3、



2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
09-14 3287
本阶段讲解，人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。本阶段讲解，python基础语法，Numpy科学计算模块，Pandas数据分析模块，Matplotlib和Seaborn数据可视化模块。本阶段讲解，微积分基础，线性代数基础，多元函数微分学，线性代数高级，概率论，最优化。本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso回归，Ridge回归，多项式回归。
人工智能学习路线图
09-15
人工神经网络_1、深度学习_1、数学基础_1、深度学习之外的人工智能_1
人工智能学习线路图
hixiaoyang的博客
09-19 2万+
人工智能学习线路图 Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) ...
2025保姆级AI学习路线图！零基础到进阶，小白/学生/转行党闭眼冲！
最新发布
Gupao123的博客
05-10 1936
文章为初学者提供了人工智能（AI）的学习路线，分为入门、中级、进阶和高级四个阶段。入门阶段建议学习Python编程语言、数学基础（如线性代数、微积分和概率论）以及机器学习和深度学习的基础知识。
终于找到了！AI学习路线图——从零基础到就业
大数据
08-24 4425
导读：极简可行，少即是多。作者：华章郭老师来源：大数据DT（ID：hzdashuju）本指南为不擅长数学的你私人订制，同时适用于：想要学习AI的学生、程序员、研究人员或爱好者；想转行AI的...
AI学习路径
Jack Sparrow
05-15 897
一、深度学习 一）监督学习 1、回归分析 a、线性回归 b、决策数回归 c、生存回归 d、等渗回归 e、随机森林回归 2、分类分析 ...
全面整理人工智能(AI)学习路线图及资源推荐
kiiy2的博客
08-08 1002
在人工智能（AI）飞速发展的今天，掌握AI技术已经成为了许多高校研究者和职场人士的必备技能。从深度学习到强化学习，从大模型训练到实际应用，AI技术的广度和深度不断拓展。作为一名AI学习者，面对浩瀚的知识海洋，如何有条不紊地学习并应用这些技术呢？别担心，今天我为你整理了一份全面的AI学习路线图及资源推荐，带你一步步踏上AI学习之路
2024 年成为人工智能和数据科学家的学习路线图
04-06
2024 年成为人工智能和数据科学家的学习路线图
超全的AI人工智能学习路线图（内含大纲+视频+工具）
qq_41293655的博客
11-13 2万+
为了让自学者们得到更贴合市场、更权威的AI人工智能学习资料，我向黑马申请到了很多新视频，很骄傲能给广大自学者提供一个这样优秀的学习资源（偷笑）。不用理解我整理的辛苦，不用理解我整理时累的眼角都流哈喇子了，大家觉得有用，拿去就是 一、AI人工智能学习路线图—AI人工智能职业成长路径图 二、人工智能学习路线图—各知识点内容 三、人工智能学习路线图—学习视频 python学前安装环境资料 链接：https://pan.baidu.com/s/1vFRCTEs8-F7NwG2bdF5thw 提取码.
高级人工智能学习路线图
09-07
高级人工智能学习路线图 人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一个交叉学科， 涉及到计算机科学、数学、哲学、心理学、语言学、神经科学等多个领域。学习人工智能需要系统地了解其概念、方法和技术。本文将...
人工智能“六步走”学习路线
科技创新与颠覆者
01-17 3万+
人工智能“六步走”学习路线 1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础 概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可
人工智能小白必读：一份超详细的AI学习路线图！
Trb201012的博客
04-22 1万+
哈喽~ 大家好！今天为大家带来一份史无前例的人工智能学习路线。大家都喜欢看修仙小说吧，修仙小说中的修仙等级：炼气、筑基、金丹等各种境界，更是引人入胜。今天，小编将AI学习路线和修仙故事巧妙地融合在一起，通过修仙等级来形象地展示人工智能在不同阶段的学习和成长。不过本人能力有限，如果存在不足之处，欢迎大家在评论区进行沟通交流。共同学习，共同进步。
重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！
热门推荐
龙哥盟
04-28 4万+
【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。 基础知识 1 数学 数学是学不完的，也没有...
AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书
若尘风
01-26 598
http://blog.youkuaiyun.com/t7sfokzord1jaymsfk4/article/details/79073686
人工智能的知识图，人工智能学习路线
zhangyulin54321的专栏
02-27 2583
人工智能学习路线：
AI专业学习路径
wangjunji34478的专栏
04-18 3338
第一阶段：Ai基础 1、AI基础概览 （1）ai基础概念 （2）全栈Ai战略 2、数学基础知识 （1） 高等数学 （2） 凸优化 （3） 线性代数 （4） 概率论与数理统计 （5） 信息论 3、python编程知识 （1） Python介绍 （2） Python基础 （3） Python高级 （4） Python实验 4、常用框架工具 （1） Python科学计算库Numpy （2） Python数据分析处理库Pandas （3） Python可视化库Matplotlib
人工智能学习路线
我壮壮壮的博客
10-22 1114
人工智能学习路线 1. 监督学习 决策树..................................................................银行信誉自动评估系统 临近取样..............................................................人脸识别 支持向量机.......................
AI入门必看的超详细人工智能学习路径
2401_84206094的博客
11-23 9575
人工智能包括机器学习和深度学习深度学习，而自然语言处理和计算机视觉正是人工智能领域热门的方向。**路径一：**如果你希望快速学习完进行项目实践，请直接学习深度学习，不过编程和数学基础还是要有的（之后如果遇到不懂的地方，单独学不懂的地方就可以了）**路径二：**一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度（后附学习大纲）在深入学习人工智能之前，你需要对这个行业有一个初步的了解，包括当前的发展趋势和关键技术。这样，你就能为接下来的学习做好准备。机器学习领域包含了众多算法，这些算法往往基于数学理论。
唐宇迪人工智能学习路线图
03-12
### 基于唐宇迪建议的人工智能学习路线 对于想要进入人工智能领域的人来说，掌握正确的学习路径至关重要。根据过往的经验总结[^1]，以下是经过整理优化后的学习路线： #### 1. 打好数学基础 - **微积分**：理解函数变化率及其应用。 - **线性代数**：矩阵运算、特征向量分解等概念的理解。 - **概率论与统计学**：随机变量分布特性以及假设检验方法。 #### 2. 编程技能培养 Python 是目前最常用的语言之一，在此基础上还需要熟悉： - 数据结构与算法分析； - 使用 Pandas 和 Numpy 进行高效的数据处理操作； #### 3. 掌握机器学习理论框架 - 学习监督式学习（分类器）、无监督式学习（聚类）和强化学习的基础原理； - 实践 Scikit-Learn 库中的经典模型实现过程； #### 4. 深入研究神经网络架构 - TensorFlow 或 PyTorch 中构建并训练简单的全连接层网络； - CNN (卷积神经网), RNN/LSTM(循环神经网) 等特定类型的深层结构设计思路解析； #### 5. 动手实践项目开发 通过实际案例加深对所学知识点的记忆程度，比如图像识别、自然语言处理等领域内的小型课题尝试。 #### 6. 关注前沿动态和技术趋势 定期阅读顶级会议论文如 NeurIPS, ICML ，关注 GitHub 上开源社区贡献者们的工作成果分享。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集作为例子演示 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 我们只取前两个特征用于可视化展示方便起见 y = iris.target # 划分测试集合验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) scaler = StandardScaler().fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3).fit(X_train_scaled, y_train) predictions = knn_clf.predict(X_test_scaled) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions):.2%}') ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值