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  • 人工智能学习
    万次阅读 多人点赞
    2020-11-13 14:24:18

     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:stlf

    Python入门教程完整版(懂中文就能学会)
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/273.html?2010stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/15BmUdw9AgOD2tI9xG6p1WA 提取码:w61i

    2019年python入门到精通(19天全)
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/542.html?2004stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1drkq3sHrfEgDQbfn06lgcw 提取码:4jp5 

    python进阶深入浅出
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/541.html?2010stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1Y83bFUKz1Z-gM5x_5b_r7g 提取码:ix8q

    python实战项目从0开发一个Django博客系统
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/720.html?2010stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1jaHMZg-7OxrutOxEjdkFYA 提取码:d1af 

    Python爬虫入门,180分钟轻松获取疫情数据
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/781.html?2010stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1mOt1xfrdVAAGEEk3Co1dEg 提取码:xd8r

    python爬虫热点项目
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/554.html?2010stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1QSgSreBvQ5En1a_LpJOaBQ  提取码:chk6

    Python进阶之Django框架

    完整视频:http://yun.itheima.com/course/257.html?2010stt

    配套资料:https://pan.baidu.com/s/1X0DGF44FaxAybr-VGzEasg 提取码:r446

    2小时玩转python多线程编程
    http://yun.itheima.com/course/765.html?2010stt

    Python爬虫数据挖掘基础教程
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/499.html?2010sttpy1
    配套资料:链接:https://pan.baidu.com/s/1HAFAChodnMViBPDSTW45-A 提取码:r7yq

    Python3天快速入门机器学习项目
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/500.html?2010stt
    配套资料:链接:https://pan.baidu.com/s/1HmbsfRK-QEeCeFR--LgsOg  提取码:lnv1

    Python深度学习之神经网络
    完整视频:http://yun.itheima.com/course/501.html?2010stt
    配套资料:https://pan.baidu.com/s/12Z6Hxk_MADP_TzpWufHXeQ 提取码:a4n3

     

     

     

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    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    大家好,我是泰哥。

    本文可谓是千呼万唤使出来,很多同学问我,AI方向的知识多而杂,哪些该重点学习?学习路径又是怎么样的呢?

    今天,我将自己的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来,愿大家的AI学习进阶之路上多一些“温度”。

    学习途径

    在我学习人工智能的过程中,主要有以下两个途径:

    • 首先是B站。我将所有知识点所推荐的视频链接直接贴设为了超链接,点击可直达教程
    • 第二是书籍。视频的讲解难免会不全面,很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版

    AI知识大纲


    AI知识大体可以分为5个模块,接下来我会依次介绍每个模块的学习路径,最后给大家推荐几个我入门时做过的项目,帮助大家快速入门人工智能。

    一、Python编程基础

    在AI领域,目前大部分程序员都使用Python作为第一语言。

    学会上述操作后就入门了,但一定要将基础部分的内容掌握扎实。进阶操作在前期不着急学习,可以在日后使用过程中逐渐精通,比如函数式编程、多线程使用、异常处理与日志管理等等。

    网络资源推荐

    1. 黑马Python教程
      :将Python基础讲的非常详细,可以轻松入门,建议新手从P116开始学习。

    书籍推荐

    这里给大家推荐两本学习Python必备书籍。《Python编程》中每个知识点下都有对应示例,非常直观。入门后,《流畅的Python》可以帮你精通Python,完成从小白到大神的进阶。

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    二、数学基础

    很多同学看到数学就头疼,其实模型通用的基本数学原理并不难,难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。

    切记前期不要深陷到数学知识中去深挖!!

    高数

    首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时,我们要更多的思考这个公式能解决什么问题,而不是一直纠结公式的推导与计算

    比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导,全局最优解就是极值点,所以最优解一定在导数的某一个拐点处,类似的很多知识都是高中就学过的。

    线代

    在深度学习中,线代最重要的应用就是高维数据相乘运算,可以大大提升运算速度。

    • 首先要明白矩阵各维度所代表的意义
    • 其次清楚矩阵的运算规则

    概率论

    概率论的知识在AI体系中看似不那么重要,但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化,到最后的结果分析都与概率论息息相关。

    常用指标很多是大家耳熟能详的,比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底,建议你掌握常用知识后,在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难,但是对理解模型与过程十分的重要:

    • 比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化?
    • 而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化?

    网络资源推荐

    1. 人工智能必备数学基础全套课程:此课程将高数、概率论、线代知识进行浓缩,针对人工智能领域开发的数学综合课程,都是入门必备和模型中常见的数学知识。

    2. 网易可汗学院统计学公开课:统计学入门课程,涵盖统计学所有的主要知识。

    书籍推荐


    这里推荐的是3本经典教材与1本我个人非常喜欢的《数学之美》。3本教材书无需多述,《数学之美》把抽象、深奥的数学方法解释得通俗易懂,非常精彩,很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    三、数据分析

    在具备一定的编程能力与数学功底后,我们就可以对实际问题进行分析与挖掘。

    爬虫

    很多同学问算法工程师需要学爬虫吗?我的回答是:算法的重点在于建模,算法工程师掌握基本爬虫知识就好,因为单位一般都有专门的采集工程师。

    但是数据分析师一定需要学。因为数据分析师需要具备自主获取数据的能力,从而进行数据分析。

    必备三剑客

    不论你做数分还是算法,NumpyPandasMatplotlib都是必须掌握的。但这部分内容很杂,没必要进行系统学习,就好像Excel中的函数一样。

    网络资源推荐

    1. 【莫烦】Numpy&Pandas :此视频一共只有3小时,但是可以以最快的速度了解三剑客的基本使用。

    2. Numpy中文官方网站

    3. Pandas中文官方网站

    4. Matplotlib中文官方网站

    大家可以网上找一些常用方法多浏览浏览,脑子里留个印象就行,在实际使用的时候再去查具体怎么用。就算没印象,我也建议大家在实际使用时先去官网上查有没有对应的内置方法,如果没有再自己写函数实现

    后续我也会总结三剑客的高频使用方法。

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    四、机器学习

    从机器学习开始就正式进入到了人工智能的领域。ML涉及的算法都是白盒算法,使用可解释的数学公式去拟合数据、学习参数然后进行预测,最后对模型进行评估。

    这部分的知识需要大家从数据处理过程开始就多进行总结与反思

    • 数据清洗过程与特征工程是怎么做的?为什么会最终选用这些方法?
    • 文本数据集常用的处理方法有哪些?适用的场景的是什么?

    机器学习算法因为都有可解释性,所以大家需要搞懂数学原理,并知道模型之间的差异、以及适用于什么数据集

    对于回归任务与分类任务,我们也需要知道各种评估指标间的差异与使用场景。

    网络资源推荐

    1. 吴恩达机器学习:此教程以理论为主,对小白极为友善,就算没有基础,也能以最快的速度入门机器学习。

    2. 菜菜的sklearn:此教程以实践为主,从数据处理、特征工程、到模型算法都会给予代码进行实操讲解,并将每个参数都讲的非常细致。

    书籍推荐

    这里推荐两本学习ML必备书籍。周志华老师的《机器学习(西瓜书)》与李航老师的《统计学习方法》。

    这两本书非常经典,讲述了机器学习核心数学理论与模型推导全过程,是夯实理论的不二选择。强烈推荐将书籍与上述推荐视频相结合进行学习

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

    五、深度学习

    深度学习是黑盒算法,不具可解释性,初学者通常会觉得它比较神秘。但它的基础神经网络,可以说是由众多个逻辑回归函数组成,所以在学机器学习时一定要将逻辑回归彻彻底底学明白

    这部分给大家推荐书籍《图解深度学习》与《深度学习》。前者用图解的方式剖析了深度学习的原理,适合初学者;后者是深度学习领域奠基性的经典教程。

    神经网络入门

    1. 浙大研究生课程:浙大老师上课录像,板书推导神经网络的原理,看完后你会入门深度学习,并感受到它的神奇与魅力。(P19-P24为神经网络)

    CNNRNN入门

    1. 吴恩达深度学习:首推荐还是吴恩达老师的课程:

      • 不论往哪个方向发展,都先看神经网络部分
      • 如果你之后想学图像方向,就接着看计算机视觉部分,然后对序列模型进行了解
      • 如果准备往自然语言或推荐方向发展,则推荐先看计算机视觉部分,掌握CNN的基本常识后,再去学习序列模型全部内容
    2. 白板推导系列:机器学习与深度学习数学原理板书推导,极为硬核。

    在学完理论知识后,我们就可以找一些项目进行实战了。

    六、项目推荐

    我本人是NLP算法工程师,在此对自然语言处理方向推荐几个入门练手小项目:

    1. Bert文本分类:在官网下载源码后进行Debug,不仅可以锻炼调试阅读代码的能力,而且可以掌握Bert的细节。

    2. 实体识别:此项目使用了多种不同的模型(HMMCRFBi-LSTMBi-LSTM+CRF)来解决中文命名实体识别问题。

    3. 对话机器人:此项目为医疗对话问答机器人,主要基于知识图谱实现。

    在对NLP进行初步了解后,大家可以根据自身情况在Github上多找一些感兴趣的相关项目进行研究,不仅仅要知道代码实现细节,更要思考它能实际解决的业务问题。

    未完待续

    上述提到的重点内容日后会继续和大家分享,文字难以表达的也会以视频的方式和大家见面。

    我目前的工作主要集中于实体识别、关系识别、知识图谱、图网络等方向,欢迎大家与我交流。同时,本文提到的10本书籍,加我公众号【AI有温度】,后台回复【学习书籍】均可免费获取

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    欢迎大家的到来,每日8:18,AI干货与您不见不散

    原文链接:告别无用功|人工智能该如何学习

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  • 人工智能学习平台汇总

    千次阅读 2021-12-02 17:02:18
    人工智能学习平台 kaggle:https://www.kaggle.com/ TensorFlow:https://www.tensorflow.org/ PyTorch:https://pytorch.org/ 天池:https://tianchi.aliyun.com/ 飞浆:https://aistudio.baidu.com/ kaggle ...

    kaggle:Google的平台数据科学平台,可使用免费GPU
    TensorFlow:Google的平台,有Colab支持,可使用免费GPU
    PyTorch:FaceBook的平台,有Colab支持,可使用免费GPU
    MicroSoft:微软平台,沙盒有点坑

    天池:阿里云支持,免费CPU
    飞桨:百度支持,免费CPU

    kaggle

    https://www.kaggle.com/

    机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台,有教学课程和课后习题,页面清爽,内容丰富

    全英,需梯子

    请添加图片描述

    可以看到精心设计的课后题

    请添加图片描述

    TensorFlow

    https://www.tensorflow.org/

    Google的平台,教程版本与时俱进,财大气粗的Google拥有免费的CPU+GPU,且此Tesla K80 GPU好像不便宜,amazon上1769刀

    半英,需梯子

    请添加图片描述

    Colab:

    请添加图片描述

    PyTorch

    https://pytorch.org/

    Pytorch是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程

    教程均来自官网,同样可使用Colab

    全英,需梯子

    请添加图片描述

    MicroSoft

    内容较少,但好在支持中文,教程多以其提供的服务为主,卖什么,教什么。但也有一部分不错的课程
    在这里插入图片描述
    沙盒:
    在这里插入图片描述

    天池

    https://aistudio.baidu.com/

    阿里的AI实验平台,有课程,竞赛,云代码环境,使用notebook需要支付宝实名认证,CPU免费,GPU按小时付费

    请添加图片描述

    飞浆

    https://aistudio.baidu.com/

    百度的AI实验平台,平台有许多有趣的项目,部分通过Paddle对代码进行封装,课程里的项目部分是基于Paddle库的实现

    请添加图片描述

    notebook:

    请添加图片描述

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  • 人工智能学习路线图   由于人工智能领域涵盖的范围非常之大、所涉及的理论知识非常的复杂,并且对你的代码能力,实战操作能力都有很高的要求。因此,如果不选择一条合适的学习路线就盲目的进行学习,最终往往会...

    人工智能学习路线图

    在这里插入图片描述

      由于人工智能领域涵盖的范围非常之大、所涉及的理论知识非常的复杂,并且对你的代码能力,实战操作能力都有很高的要求。因此,如果不选择一条合适的学习路线就盲目的进行学习,最终往往会半途而废!

      经过我的不屑努力,终于找到了一份我觉得非常不错的学习路线图,几乎涵盖了 AI 领域所有的知识点,并且每个知识点都有详细的文档。有了这个路线图的指导,或许能帮助你快速入门乃至成为 AI 领域的佼佼者。话不多说,直接上链接:
      项目地址:https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap
      也可以查看:https://i.am.ai/roadmap/#note

      对我们学习者非常友好的是,这份 AI 专家路线图是一个互动版本。每个子模块所列内容都可以链接到指定网站,学习者可以找到词条的维基百科或其他来源的释义和拓展内容。此外,如果有新的研究出现时,该路线图会随时更新。

      该路线图旨在给学习者提供关于人工智能的整体概念,并在学习感到困惑时给予指导,而没有鼓励学习者一味地选择最先进、最热门的技术。这是因为在科研中,每个人都需要了解哪种工具最适合自己。换言之,最先进、最热门的技术不一定是最适合的。

      美中不足的是,由于这是一家德国软件公司 AMAI GmbH 发布的,因此里面对应的学习资料都是英文版本的,对于大多数人来说看起来可能会比较费劲。但是,我觉得我们在学习的过程中可以参考这条路线图来学习,具体的对应到每个知识点上面,我们可以去查找相关的中文资料,我也会在自己的学习过程中整理出一份中文版本的学习路线图,并且会在里面分享我找到的中文资料。如果大家想查看我的学习线路图,可以查看以下链接,每个知识点的后面都会有一个链接,里面对应的是自己整理的中文学习资料,我会一直更新哦!!!


    人工智能学习路线图


      我目前使用百度脑图进行编辑(如果各位大佬有比较好的软件也可以推荐给我),希望各位大佬们有好的资料也能分享~。

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  • 人工智能学习

    2018-01-24 23:29:46
    人工智能大局介绍 可以总体了解 再深入技术学习 前瞻性不错
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    2018-09-17 17:00:48
    人工智能学习路径,帮助你在学习人工智能的道路上找到合适的捷径。
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