如何自学人工智能？

作者：Calvin
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来源：知乎
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我，本科，非计算机专业。

对于AI，说说我最真实的感受，我没跟任何人说过，就是真的太孤单，太孤单。所有学校范围内的实验室、赛事你都会发现，你只有一个人（这个表述其实不准确，显得自我太狭窄，但确是最直观的体验），这种感受充斥着你的每一天，你的每一次瓶颈。相信对你，也会一样。

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正文：良心推荐，没有晦涩难懂的书籍，没有英文书籍，学习过程循序渐进，同时也没有杂七杂八多余的推荐，一切从简，截止2020年5月15日，这里的推荐应该都是最适合的，如果之后有优秀书籍现世，会及时更新。

 

阅读顺序从前到后

 

数学基础：

1. 余丙森概率论（没错，就是考研概率论）

概率论是AI的基础。

2. 线性代数（任意）

 

深度学习/机器学习：

1. 神经网络与深度学习 邱锡鹏老师新书

   @邱锡鹏

神经网络与深度学习​nndl.github.io

这书真的太好了，简洁明了，涉及机器学习，深度学习基本知识，我心目中最最出色的深度学习书，非常全面。

2. 请bilibili搜索 李宏毅 机器学习

理论知识（主要为公式推导）：

1. 李航老师 统计学习方法
2. 周志华老师 机器学习

编程知识：

1. Python编程
2. Tensorflow2 / Pytorch

对于Tensorflow2，看这里

简单粗暴 TensorFlow 2 | A Concise Handbook of TensorFlow 2​tf.wiki

对于Pytorch，看这里

新手如何入门pytorch？​www.zhihu.com

 

细分领域：

1. 自然语言处理：

请bilibili搜索 李宏毅 自然语言处理。

2. 推荐系统：

王喆老师

@王喆

深度学习推荐系统深度学习推荐系统 (豆瓣)​book.douban.com

这书真的太好太好了，内容顺序非常舒适，同时结合现今工业级推荐系统

最后，打个比赛熟练下操作吧

时间序列预测类比赛，看这里：

Calvin：CCF BDCI 乘用车销量预测 TOP3开源​zhuanlan.zhihu.com

入门级情感分析看这里：

Calvin：AI研习社-微博立场检测-第三名开源，以及初探NLP的一点感悟​zhuanlan.zhihu.com

 

最后，所有资源电子版请自提：

链接:

https://pan.baidu.com/s/1WQvXq8ZdiI4KyvgLK_eO3Q​pan.baidu.com

 

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