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人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师

人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师

人工智能工程师学习路线自然语言处理算法工程师学习路径

1入门级别
1 数据结构
2 算法重点
3python
2进阶阶段
1 机器学习算法
2深度学习算法
3深度学习框架
4 大数据计算框架
3高阶
1 强化学习
2 迁移学习
3自然语言处理
1入门级别
1.1 数据结构
1.2 算法（重点）
面试必考。参考学习地址：
麻省理工学院公开课：算法导论 http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html

1.3python
包括python基础、面向对象要懂。

2进阶阶段
2.1 机器学习算法
特征工程、特征分析
监督学习算法
非监督学习算法
参考学习地址：
1. Coursera 斯坦福吴恩达课程❤❤❤
2. 能使用sklearn解决一些小的机器学习任务。

参考书本：《西瓜书》

2.2深度学习算法
视频：
1. Andrew Ng (吴恩达) 深度学习专项课程 by Coursera and deeplearning.ai❤❤❤
2. 或者Hinton 大神的coursera 面向机器学习的神经网络
3. Udacity 深度学习（中/英）by Google。你将通过项目和任务接触完整的机器学习系统 TensorFlow。

书：《AI圣经 深度学习》

2.3深度学习框架
keras
tensorflow
掌握好编程的利器，参考视频资料：
1. 斯坦福大学深度学习课程: CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research。准确的说，这门课程主要是针对深度学习工具Tensorflow的❤❤❤

2.4 大数据计算框架
hadoop
spark
因为深度学习工程师一般面对的是大数据，所以公司的分布式计算平台要熟悉会用。
3高阶
3.1 强化学习
理论与实践

3.2 迁移学习
理论与实践

3.3自然语言处理
斯坦福课程深度学习应用课程。这门课程融合了两位授课者之前在斯坦福大学的授课课程，分别是自然语言处理课程 cs224n (Natural Language Processing)和面向自然语言处理的深度学习课程 cs224d( Deep Learning for Natural Language Processing).
牛津大学Deep Learning for Natural Language Processing: 2016-2017<深度NLP>http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm ❤❤❤

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