人工智能学习路线

数学基础

TIP

1.重学高等数学

2.线性代数

3.概率论

4.统计学

下面是学习笔记总结，有需要可以参考

重学高等数学

机器学习

TIP

1.环境搭建

2.matplotlib

3.numpy

4.pandas

5.seborn

6.K 近邻算法、线性回归

7.逻辑回归、决策树

8.集成学习

9.聚类算法

10.朴素贝叶斯

11.SVM 算法、EM 算法、HMM 算法

12.集成学习

计算机视觉和图像处理

TIP

1.tensorflow

2.深度神经网络

3.图像分类、目标检测、图像分割

4.OpenCV

5.图像特征提取与描述

6.视频操作

自然语言处理

TIP

1.Pytorch

2.文本预处理

3.RNN 架构

4.文本生成

5.Transformer

6.fasttext

7.迁移学习

练习

TIP

1.项目实战

2.专题强化