摘要: AIGC是一个探索人工智能世界的平台,提供全面的人工智能学习资源和路径建议。从数学基础到深度学习、机器学习、编程知识、细分领域,我们为您提供了全方位的学习资料。无论您是初学者还是已经有一定基础的学习者,AIGC都能满足您的学习需求。快来加入我们,一起探索人工智能的世界吧!
AIGC:探索人工智能的世界
更新时间:2023.11.11
成功拿到BAT之一算法岗秋招offer。
引言
对于探索人工智能世界的新旅程,我们推荐一系列书籍与资源。这些资料简洁明了,从易懂、实践出发,旨在帮助初学者迅速入门。
学习路径建议
如果你急于证明自己,直接涉足ML/DL相关内容;若有充足时间,建议先从数学角度深入,为深度学习打好基础。
基础篇
数学基础
- 数学要素和矩阵力量
-
适合刚上大学或对AI感兴趣的初学者,理论+配图+例子+代码实现,全方位讲解。
-
数学分析
- 最优化方法
- 推荐王道考研系列。
计算机基础
- 数据结构
- 操作系统
- C++
- 推荐王道考研系列,Python版数据结构与算法也值得熟练掌握。
深度学习/机器学习
- 神经网络与深度学习 – 邱锡鹏老师
- 神经网络与深度学习链接
-
涵盖机器学习、深度学习基本知识,是一本简洁全面的深度学习书籍。
-
李宏毅 机器学习
- 可在Bilibili搜索观看。
理论知识(主要为公式推导)
- 李航老师 统计学习方法
-
代码和课件可在链接中找到。
-
周志华老师 机器学习
- GitHub有公式推导解析和代码复现。
编程知识
- Python编程
-
推荐自行找数据分析项目进行实践。
-
Tensorflow2 / Pytorch
- 分别可以在TensorFlow 2手册和PyTorch入门指南学习。
细分领域
- 自然语言处理
-
在Bilibili搜索“李宏毅 自然语言处理”。
-
推荐系统
- 推荐王喆老师的深度学习推荐系统书籍。
其他领域
- 图神经网络
-
可参考GitHub链接。
-
知识表示学习
- 可参考GitHub链接。
比赛实践
- 时间序列预测类比赛参考链接:CCF BDCI 乘用车销量预测。
NLP比赛实战
结语
在探索人工智能世界的路上,良好的代码能力同样重要哦!
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