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由于現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)資源比較多，尤其Github上更大方光彩

或者說(shuō)B站上也有很多可以學(xué)習(xí)的資源

本文主要從人工智能整體框架學(xué)習(xí)闡述一些自己的看法

如有疏漏，請(qǐng)您海涵

基礎(chǔ)階段（數(shù)學(xué)基礎(chǔ) ）

以Python為例，首先要打好Python基礎(chǔ)，然后對(duì)Python進(jìn)行進(jìn)一步了解

熟悉Numpy科學(xué)計(jì)算庫(kù)，熟悉Matplotlib可視化庫(kù)以及數(shù)據(jù)分析庫(kù)Panda，總的說(shuō)就是學(xué)習(xí)掌握Python的相關(guān)知識(shí)

打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)分析基礎(chǔ)理論，對(duì)高等代數(shù)微積分等有所學(xué)習(xí)，尤其對(duì)線性代數(shù)矩陣論、概率論進(jìn)行加強(qiáng)學(xué)習(xí)

了解一部分計(jì)算機(jī)視覺(jué)或者自然語(yǔ)言處理的工具，看一下實(shí)戰(zhàn)的例子，對(duì)其有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)，了解一些比賽

入門(mén)階段（機(jī)器學(xué)習(xí)）

對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法原理進(jìn)行推導(dǎo)學(xué)習(xí)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用進(jìn)行分析

Skleran庫(kù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，知道如何優(yōu)化參數(shù)以及迭代梯度

學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)處理以及根據(jù)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析

通過(guò)可視化，對(duì)文本特征，圖形特征，時(shí)間序列進(jìn)行建模分析

對(duì)不同景點(diǎn)算法進(jìn)行對(duì)比分析學(xué)習(xí)，對(duì)競(jìng)賽了解如何贏，怎么贏，了解大公司企業(yè)項(xiàng)目解決實(shí)例

進(jìn)階階段（深度學(xué)習(xí)）

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)Opencv庫(kù)，了解主流框架

基于Tensorflow或者Caffe進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)Keras等

使用Opencv做一些小項(xiàng)目

對(duì)自然語(yǔ)言處理也進(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)

終極進(jìn)階（夯實(shí)基礎(chǔ)）

知道所有問(wèn)題的優(yōu)缺點(diǎn)和起源

對(duì)經(jīng)典論文進(jìn)行分析深挖復(fù)現(xiàn)

了解深度學(xué)習(xí)進(jìn)階技能和模型比較

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入學(xué)習(xí)

了解未來(lái)趨勢(shì)

綜合實(shí)戰(zhàn)，對(duì)未來(lái)進(jìn)行規(guī)劃和終身學(xué)習(xí)

寄語(yǔ)

無(wú)論您是學(xué)生還是工作人員，學(xué)習(xí)是終身態(tài)度，萬(wàn)變不離其宗，抓住最本質(zhì)的興趣，踏實(shí)去學(xué)習(xí)進(jìn)步，未來(lái)大有可期

END

聲明：本文來(lái)源于聯(lián)盟好友學(xué)習(xí)筆記

如需轉(zhuǎn)載，聯(lián)系后臺(tái)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一位博士对人工智能学习历程的建议的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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