人工智能学习规划

一、数学基础

和机器学习算法相结合的数学知识。上面两部分是理论层面的数学，机器学习算法中会对这些数学进行应用。

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25197792，知乎专栏上的一篇好文章，囊括了很多应用知识点。

二、经典算法知识

2.1、机器学习

现实中机器学习算法应用，强推。

书籍及课后代码：链接：https://pan.baidu.com/s/15XtFOH18si316076GLKYfg 密码：sawb

2.2、深度学习

说到深度学习，我们不得不提斯坦福的另一门王牌课程CS231，李飞飞教授的。这门课的课程，课后习题，堪称完美。必须必须看。整个系列下来，特别是课后的习题要做，做完之后你会发现，哇哦！它的课后习题就是写代码来实现算法的。这个在网易云课堂上有。

视频地址：http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004697005

课程笔记翻译，知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884

墙裂建议要阅读这个知乎专栏，关于怎么学这门课，这个专栏写的很清楚。

课后作业配套答案：https://blog.csdn.net/bigdatadigest/article/category/7425092

2.3、实战部分

这一个阶段，你要开始用tensorflow（谷歌的深度学习框架）、scikit-learn（python的机器学习框架），这两个框架极大程度地集成了各大算法。其实上面在学习cs231n的时候你就会用到一部分。

Tensorflow的学习：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/?hl=zh-cn

官方文档很详尽，还有实战例子，学习tensorflow的不二之选

然后需要更多地去应用这两个库。

接下来推荐一部神书，机器学习和深度学习的实战教学，非常非常的棒，这一本书，是完全按照工业界的流程解决方案进行实战，你不仅能学习到库的应用，还能深入了解工业界的流程解决方案，最好的实战教学书，没有之一。书名是hands-on-ml-with-sklearn-and-tf

链接：https://pan.baidu.com/s/1x318qTHGt9oZKQwHkoUvKA 密码：xssj

3.4.3、实战最终阶段

kaggle数据竞赛，如果你已经学到了这一步，恭喜你离梦想越来越近了：对于我们初学者来说，没有机会接触到机器学习真正的应用项目，所以一些比赛平台是我们不错的选择。参加kaggle竞赛可以给你的简历增分不少，里面有入门级别到专家级别的实战案例，满足你的各方面需求。

上述所有资料的合集：https://pan.baidu.com/s/1tPqsSmSMZa6qLyD0ng87IQ 密码：ve75

找工作还得对你得编程基础进行加强，具体就是数据结构与算法。

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