AI入门必看的超详细人工智能学习路径

人工智能都包括什么？

人工智能包括机器学习和深度学习深度学习，而自然语言处理和计算机视觉正是人工智能领域热门的方向。

人工智能该怎么学习？

**路径一：**如果你希望快速学习完进行项目实践，请直接学习深度学习，不过编程和数学基础还是要有的（之后如果遇到不懂的地方，单独学不懂的地方就可以了）

**路径二：**一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度（后附学习大纲）

Step1：探索人工智能领域，首先进行基础知识的普及

在深入学习人工智能之前，你需要对这个行业有一个初步的了解，包括当前的发展趋势和关键技术。这样，你就能为接下来的学习做好准备。

Step2：打好基础——数学和编程技能是关键

机器学习领域包含了众多算法，这些算法往往基于数学理论。因此，掌握一定的数学知识对于理解这些算法至关重要。无论是开发还是应用算法，你都需要通过编程来实现与机器的交互。对于初学者或者没有编程经验的人，Python是一个最好的选择，因为它相对容易上手，不需要花费太多时间去学。

Step3：深入学习机器学习算法并通过实践来巩固

在掌握了基础知识之后，你需要进一步学习机器学习的各类算法，并通过实际案例来加深理解。这个阶段，你将面临许多有趣的小项目，之前的基础打得越牢，后续的学习就会越轻松。

Step4：迈向深度学习

深度学习依赖于大量标注数据来训练模型，因此，你需要具备数据挖掘和分析的能力。在这个过程中，你可能会对复杂的神经网络感到困惑。但实际上，许多大型科技公司已经将这些复杂的神经网络模型集成到了他们的框架中，你可以直接使用这些框架来构建和训练模型。

Step5：参与实际的大型项目

完成深度学习的课程后，你可以尝试自己训练模型。如果有机会，从项目的数据挖掘开始，到模型训练，最终制作出一个有趣的原型，能够完整地走一遍整个流程，那么你就可以自豪地说，你已经具备了成为一名人工智能领域初级工程师的资格。

学习大纲

1、人工智能基础——AI理论/概念/知识点**（大家先眼熟一下，建议反复看，看熟了才能更快上手学习）**

机器学习

监督学习

无监督学习

半监督学习

强化学习

线性回归

决策树

深度学习

神经网络

卷积神经网络(CNNs)

循环神经网络(RNNs)

PyTorch

自然语言处理(NLP)

计算机视觉(CV)

推荐大家必备西瓜书（周志华的《机器学习》）和花书（那本非常出名的《Deep Learning》，也有中文版《深度学习》）

2、人工智能基础——高等数学必知必会

（1）数据分析（就是高数）

常数e

导数

梯度

Taylor

gini系数

信息熵与组合数

梯度下降

牛顿法

（2）概率论（一般大一大二学过）

微积分与逼近论

极限、微分、积分基本概念

利用逼近的思想理解微分，利用积分的方式理解概率

概率论基础

古典模型

常见概率分布

大数定理和中心极限定理

协方差(矩阵)和相关系数

最大似然估计和最大后验估计

（3）线性代数及矩阵（一般大一大二学过）

线性空间及线性变换

矩阵的基本概念

状态转移矩阵

特征向量

矩阵的相关乘法

矩阵的QR分解

对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵

矩阵的SVD分解

矩阵的求导

矩阵映射/投影

书籍推荐：

《数学之美》

简介：这本书以通俗易懂的方式介绍了数学在计算机科学中的应用，特别适合对人工智能感兴趣但缺乏数学基础的同学。

《白话机器学习的数学》

简介：本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。

在深度学习这一块，代码能力相当于CPU的频率，而数学能力相当于CPU的内存

3、人工智能基础——Python入门及实践课程

Python快速入门

科学计算库Numpy

数据分析处理库Pandas

可视化库Matplotlib

更简单的可视化Seaborn

用于机器学习和数据挖掘库Scikit-Learn

用于图像处理库Pillow

用于图像处理和计算机视觉库OpenCV

简化深度学习模型的设计和实现库Keras

深度学习框架PyTorch

深度学习框架TensorFlow

书籍推荐：

《Python编程：从入门到实践》

简介：该书的特点是一半基础语法知识讲解，一半游戏案例练习，所谓寓教于乐，通过案例练习的方式巩固基础知识。

《Python数据科学手册》

简介：这本书提供了Python中用于数据科学的工具和库的指南，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些都是进行人工智能实验不可或缺的工具。

4、机器学习基础入门——算法讲解

线性回归算法

梯度下降原理

逻辑回归算法

案例实战：Python实现逻辑回归

案例实战：对比不同梯度下降策略

案例实战：Python分析科比生涯数据

案例实战：信用卡欺诈检测

决策树构造原理

案例实战：决策树构造实例

随机森林与集成算法

案例实战：泰坦尼克号获救预测

贝叶斯算法推导

案例实战：新闻分类任务

Kmeans聚类及其可视化展示

DBSCAN聚类及其可视化展示

案例实战：聚类实践

降维算法：线性判别分析

案例实战：Python实现线性判别分析

降维算法：PCA主成分分析

案例实战：Python实现PCA算法

书籍推荐：

《统计学习方法》

简介：这是一本较为深入的机器学习教材，详细介绍了各种经典的机器学习方法。

《机器学习》（又称西瓜书）

简介：这本书系统全面地介绍了机器学习的基础知识，包括监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等内容，并且配有丰富的案例。

5、机器学习进阶提升——项目演练

EM算法原理推导

GMM聚类实践

推荐系统

案例实战：Python实战推荐系统

支持向量机原理推导

案例实战：SVM实例

时间序列ARIMA模型

案例实战：时间序列预测任务

Xgbooost提升算法

案例实战：Xgboost调参实战

计算机视觉挑战

神经网络必备基础

神经网络整体架构

案例实战：CIFAR图像分类任务

语言模型

自然语言处理word2vec

案例实战：Gensim词向量模型

案例实战：word2vec分类任务

探索性数据分析：赛事数据集

探索性数据分析：农粮组织数据集

书籍推荐：

《机器学习实战》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）

简介：这本书通过具体的例子和少量理论，使用 Python 框架 Scikit-Learn 和 TensorFlow，能让你快速掌握构建智能系统所需的概念和工具，书中涵盖了从简单的线性回归到深度神经网络的各种技术，适合有一定编程经验的读者。

6、深度学习基础

计算机视觉-卷积神经网络

三代物体检测框架

卷积神经网络基本原理

卷积参数详解

案例实战CNN网络

网络模型训练技巧

经典网络架构与物体检测任务

深度学习框架Tensorflow基本操作

Tensorflow框架构造回归模型

Tensorflow神经网络模型

Tensorflow构建CNN网络

Tensorflow构建RNN网络

Tensorflow加载训练好的模型

深度学习项目实战-验证码识别

书籍推荐：

《深度学习》（花书）

简介：这本书被广泛认为是深度学习领域的圣经。它详细介绍了深度学习的理论基础，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并提供了大量的实践案例。

7、深度学习项目演练

项目演练：对抗生成网络（基于Tensorflow）

项目演练：LSTM情感分析（基于Tensorflow）

项目演练：机器人写唐诗（基于Tensorflow）

项目演练：文本分类任务解读与环境配置

项目演练：文本分类实战（基于Tensorflow）

项目演练：强化学习基础（基于Tensorflow）

项目演练：DQN让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）

书籍推荐：

《动手学深度学习》

简介：本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。本书同时覆盖深度学习的方法和实践。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。

8、人工智能综合项目实战

语音识别、人脸识别、

电商网站数据挖掘及推荐算法

金融P2P平台的智能投资顾问

自动驾驶技术

医疗行业疾病诊断监测

教育行业智能学习系统

愿这篇文章提供的人工智能学习指南能为你打下坚实的AI知识基础，并指引你迈向更深层次的探索之旅。

请铭记，人工智能是一个持续发展的领域，保持好奇心和终身学习的态度至关重要。无论你的追求为何，都请享受这段学习之旅，因为它将带给你无穷的乐趣和新发现。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。