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感謝聯盟好友費心總結

由于現在網絡資源比較多，尤其Github上更大方光彩

或者說B站上也有很多可以學習的資源

本文主要從人工智能整體框架學習闡述一些自己的看法

如有疏漏，請您海涵

基礎階段（數學基礎 ）

以Python為例，首先要打好Python基礎，然后對Python進行進一步了解

熟悉Numpy科學計算庫，熟悉Matplotlib可視化庫以及數據分析庫Panda，總的說就是學習掌握Python的相關知識

打好數學基礎：學習數學分析基礎理論，對高等代數微積分等有所學習，尤其對線性代數矩陣論、概率論進行加強學習

了解一部分計算機視覺或者自然語言處理的工具，看一下實戰的例子，對其有一個直觀的認識，了解一些比賽

入門階段（機器學習）

對機器學習的經典算法原理進行推導學習，對機器學習的應用進行分析

Skleran庫進行學習，知道如何優化參數以及迭代梯度

學會數據處理以及根據不同數據進行特征分析

通過可視化，對文本特征，圖形特征，時間序列進行建模分析

對不同景點算法進行對比分析學習，對競賽了解如何贏，怎么贏，了解大公司企業項目解決實例

進階階段（深度學習）

對神經網絡，卷積，遞歸神經網絡進行學習

學習Opencv庫，了解主流框架

基于Tensorflow或者Caffe進行實戰訓練，學習Keras等

使用Opencv做一些小項目

對自然語言處理也進行學習和實戰

終極進階（夯實基礎）

知道所有問題的優缺點和起源

對經典論文進行分析深挖復現

了解深度學習進階技能和模型比較

對神經網絡深入學習

了解未來趨勢

綜合實戰，對未來進行規劃和終身學習

寄語

無論您是學生還是工作人員，學習是終身態度，萬變不離其宗，抓住最本質的興趣，踏實去學習進步，未來大有可期

END

聲明：本文來源于聯盟好友學習筆記

如需轉載，聯系后臺

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總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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