一份超级适合初学者的人工智能学习路线图

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近年来，随着人工智能技术的发展以及在各行各业的广泛应用，智能化作为将来的发展趋势之一，各行各业对人工智能专业人才的需求急剧增多，越来越多的人想要抓住时代机遇，进入人工智能行业。那样，随之而来便是一系列的问题，人工智能最佳学习路线图是什么？人工智能怎样入门？零基本小白怎样快速上手人工智能？程序员怎样转行人工智能？算法工程学习路线图是什么？

做为一个本科计算机专业，硕士博士人工智能专业，工作N年亦在人工智能行业摸爬滚打的人来讲，我想我应该是有资格回答这个问题的。人工智能是一个多学科融合的专业，学习之路充满艰辛，必须长时间的累积和持之以恒的奋斗，如本文能给大众人工智能学习之路带来一点帮忙和启示，亦算是意义所在了。

PS：文末有福利，记得领取！

和学习任何一门新技术同样，要学好人工智能，重点分为几下几个过程：

（1）理解人工智能概念内涵

（2）构建人工智能知识框架

（3）学习人工智能经典算法

（4）认识人工智能经典应用

（5）动手实践人工智能项目

下面我来一一仔细介绍。

Step1：理解人工智能概念内涵

众所周知，在正式学习一门新技术以前，咱们应该首要认识这门技术是什么，仅有对该技术有了大致的认识，才可在学习的时候不茫然。

在下面的文案中，仔细介绍了人工智能的基本定义、发展历程（三起三落）、人工智能当前应用（医疗、交通、金融、零售、教育、家居、农业、制造、网络安全、国防军事、安防等），详情能够点查看。

AI科普系列（1）-人工智能的前世今生​mp.weixin.qq.com/s/EG6JyeRugHR4SYvXd0jx5w​mp.weixin.qq.com/s/EG6JyeRugHR4SYvXd0jx5w

Step2：构建人工智能知识框架

在学习过程中，构建知识框架的要紧性不问可知，决定了你的学习的方向和目的。

因为篇幅原由，这儿我简单的从编程语言、数据基本、设备学习、深度学习、应用等几个方面梳理了人工智能的知识框架，随着大众认知的提高，能够这里基本上，逐步的完善自己的知识框架。详细如下：

Step3：学习人工智能经典算法

针对初学者，在无找到自己的科研行业以前，人工智能的经典算法意见都要把握，随着学习的深入，确定了自己的科研行业后，如NLP、CV等，再深耕自己行业的算法。

这儿给出一个人工智能行业的经典算法目录名单，该名单重点包含深度学习必须数学基本知识，重点包含线性代数、微积分、概率论、信息论、优化理论等；深度学习基本算法，包含线性回归、Softmax回归、MLP、CNN、RNN、Transformer、Bert等。详细如下：

数学基本知识系列

（1）深度学习必须数学基本知识系列（1）-线性代数

（2）深度学习必须数学基本知识系列（2）-微积分

（3）深度学习必须数学基本知识系列（3）-概率论

（4）深度学习必须数学基本知识系列（4）-信息论

（5）深度学习必须数学基本知识系列（5）-优化理论

（6）深度学习必须数学基本知识系列（6）-最大似然估计

....

深度学习基本算法系列

（1）深度学习基本算法系列（1）-线性回归

（2）深度学习基本算法系列（2）-线性回归代码实现

（3）深度学习基本算法系列（3）-规律回归

（4）深度学习基本算法系列（4）-Softmax回归

（5）深度学习基本算法系列（5）-Softmax回归代码实现

（6）深度学习基本算法系列（6）-感知机

（7）深度学习基本算法系列（7）-多层感知机

（8）

流星的美

你的见解真是独到，让我受益匪浅。

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回顾历史，我们不难发现：无数先辈用鲜血和生命铺就了中华民族复兴的康庄大道。