人工智能学习路线思维导图
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
推荐书籍
李航统计学习方法
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
推荐的博客与仓库（看不懂书就看这）
刘建平博客
刘建平仓库
周志华机器学习（西瓜书）
3-2：机器学习实战入门
推荐竞赛项目
kaggle房价预测任务
推荐书籍：阿里云天池大赛赛题解析·机器学习篇
工业蒸汽预测
天猫用户重复购买预测
o2o优惠券预测
阿里云安全恶意程序检测
4.深度学习
4-1：推荐书籍
邱锡鹏神经网络与深度学习
深度学习（花书）
4-2：两大方向
计算机视觉
推荐教程【李飞飞CS231N计算机视觉课程】
经典任务与模型
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
推荐教程【斯坦福CS224N自然语言处理课程】
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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