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人工智能学习路线思维导图

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人工智能学习路线

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思维导图大纲

人工智能学习路线思维导图模板大纲

1.基础部分

1-1:Python

Python基础知识

注释

Python六大数据类型

比较运算符和关系运算符

判断语句

循环语句

Python函数

函数的定义

函数中的变量

高级函数用法

Python中的文件操作函数

Python面向对象编程

1类和对象

魔法方法

类属性和类方法

继承

多态

模块的介绍和制作

Python中的包和库

Python中的pip命令

1-2:数学基础

高等数学

函数、极限与连续

导数与微分

微分中值定理与导数的应用

函数的积分

定积分的应用

向量与空间解析几何

多元函数微分学

多元函数微分学的应用

常微分方程

线性代数

矩阵

n维向量与向量空间

线性方程组

矩阵的特征值与二次型

概率论

随机时间与概率

随机变量及其分布

多维随机变量及其分布

大数定律和中心极限定理

机器学习数学基础

卷积

信号的分析

傅里叶变换及其扩展变换

滤波及机器学习

最优化方法

最优化问题与数学预备知识

凸性

最优性条件

算法的概念

2.工具及软件基础

2-1:Numpy

Numpy数据类型

Numpy常用函数

2-2:Pandas

Pandas的简洁

Pandas的数组属性

Pandas数据处理

Pandas函数

TQDM

2-3:数据分析实战

数据清洗

数据统计

2-4:深度学习框架

PyTorch

PyTorch基本数据类型

张量

张量的性质

创建张量

PyTorch索引

维度变换

拼接与拆分

运算与统计

基于PyTorch实现神经网络算法

TensorFlow

设置TensorFlow

加载数据集

构建神经网络模型

训练并评估模型

3.机器学习

3-1:机器学习理论入门

推荐视频:吴恩达机器学习2022

推荐手册:吴恩达机器学习手册

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1.统计学习及监督学习概论

2.感知机

3.K近邻法

4.朴素贝叶斯法

5.决策树

6.逻辑回归

7.支持向量机

8.提升树

9.EM模型

10.隐马尔可夫模型

11.条件随机场

12.梯度下降优化方法

13.XGBoost、LigtBGM

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3-2:机器学习实战入门

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4.深度学习

4-1:推荐书籍

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4-2:两大方向

计算机视觉

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图像分类

Transformer

CNN卷积神经网络

MLP

目标检测

YOLO

图像分割

FCN

FPN

U-Net

目标跟踪

deepsort

YOLO

图像生成

GAN

自然语言处理

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经典任务与模型

文本分类

KNN

文本匹配

DSSM

文本生成

RNN

序列标注

HMM

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