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全中文的人工智能教程和推荐资料,只选“精品”,如“钻石”般精致。

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全中文的人工智能教程和资料,只选“精品”,如“钻石”般精致。

现在网上的资源太泛滥了,各种“资源”,各种电子书合集。

虽然很多都有很高的阅读量和关注度,但实则大部分人只是看到“貌似是个好资源”就点赞了,star了,收藏了。

这些资源大多也都来自于简单整理,和各种资源拼凑,就算你看到了,你也无从下手,也不知道到底看哪本,到底学什么,最终还是没得学。

这也就导致百分之90的人基本上养成了四字习惯,“收藏”, “吃灰”

收藏了,等于会了,一部分原因是因为自身驱动力不足,另外一部分原因是因为资源太多,没法筛选,资源太杂,没有整合。

然而这个repo的宗旨就是“最精致”,无需看其他各种让人沉迷到没有学习的资源了,直接看这个,从头学到尾,沉下心,你会少走很多弯路,节省很多时间,减少各种书籍,学习视频,教程的筛选。

虽然现在说算法岗已经是诸神黄昏了,但是我依旧凭借自己的自学拿到了几乎你知道的所有大厂的算法offer。

前期所需的技能点

不管你接触AI之后想做什么方向,比如计算机分割,时空序列预测,还是自然语言处理,前期都要掌握的一些技能点

  • python语言
  • 算法与数据结构
  • 数据处理常用的一些库
    • numpy 主要是矩阵运算的库
    • pandas 主要用于各种数据处理和数据分析的库
    • matplotlib 主要用于各种数据表达的可视化
  • 机器学习基础理论
  • 深度学习基础理论
  • 机器学习实战
  • 深度学习实战
  • linux&git一些使用

python语言

python学习网站

python书籍

  • 《python Cookbook》

  • 《Python编程:从入门到实践》

一些真诚的嘱咐

如果有语言编程基础的话,建议直接看视频或者博客,运用较短的时间把各种模块进行迁移学习。

因为语言很多知识点都是互通的,其实对于python这门语言说实话,封装性实在太好,没必要花太多时间。

如果没有接触过编程,我个人觉得花费大量时间学习python,比如先学习java或者c++

我个人的编程路径是从c语言->java->c++->python

推荐可以先学java,我当时java是看的韩顺平老师的课,当时恰逢暑假,在家闲着没事,心思多学一门语言肯定有益无害

算法与数据结构

树、链表、数组、堆栈、队列、字符串、动态规划(DP)、深度(DFS) / 广度优先(BFS)搜索等

学习书籍

要先通过书籍了解最起码的数据结构,数,链表,数组,堆栈,队列

刷题网站(中文)

https://leetcode-cn.com/

各种类别非常非常牛逼&通俗易懂的文章汇总(保准能看懂,主要都是python)

一些真诚的嘱咐

网上刷题的各种笔记啊,资料啥的,很多哈,眼花撩乱,然而

算法与数据结构到底该怎么刷?以及到底去大厂公司的重要性有多少?,这个我会录个视频,在TODO中

数据处理常用的一些库

这些库整体来说应用十分广泛,在平时的数据分析中(不过主要限制于学生时代,公司可能直接用某种工具平台,sql等进行处理)

一些嘱咐

这块的学习我建议大家先不用太多时间,整体文档以最快的速度过一下就行,因为后面会经常用到,到时候具体问题具体分析,熟能生巧。

三大库常用列举

  • pandas 常用的主要是从文件读数据,索引取段,groupby聚合,apply自定义函数,concat链接等
  • numpy 常用的主要就是索引取值,concat,以及一些常用计算等
  • matplotlib 常用的有画多图,设置刻度范围,设置刻度标签,添加颜色区分,图例添加等

机器学习

机器学习理论

视频

书籍

机器学习实战

书籍

-《机器学习实战》 - python3-机器学习实战 学习笔记

面试

书籍

  • 《百面机器学习》

深度学习

深度学习理论

视频

书籍

  • 《神经网络与深度学习》

深度学习实战

书籍

git

强烈建议就看这篇简易git教程就行了,基本上学习工作过程中主要就是这些命令,这些掌握基本上平时就ok了。

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