ai技术路线：完备的 AI 学习路线
ai技术路线：完备的 AI 学习路线https://zhuanlan.zhihu.com/p/36584206数学基础：线性代数数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：数学基础：高等数学https://zhuanlan.zhihu.com/p/36311622
本文由知名开源平台，AI 技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
基础知识
1
数学
数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：
数学基础：高等数学
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36311622
数学基础：线性代数
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36584206
数学基础：概率论与数理统计
https://zhuanlan.zhihu.com/p/36584335
机器学习的数学基础资料下载：
1) 机器学习的数学基础.docx
中文版，对高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课的公式做了总结。
2) 斯坦福大学机器学习的数学基础.pdf
原版英文材料，非常全面，建议英语好的同学直接学习这个材料。
下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1LaUlrJzy98CG1Wma9FgBtg 提取码: hktx
国外经典数学教材：
相比国内浙大版和同济版的数学教材更加通俗易懂，深入浅出，便于初学者更好地奠定数学基础。下载链接：
https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/81744961
2
统计学
入门教材：深入浅出统计学
进阶教材：商务与经济统计
推荐视频：可汗学院统计学
http://open.163.com/special/Khan/khstatistics.html
3
编程
入门人工智能领域，首推Python这门编程语言。
1) Python安装：
Python安装包，我推荐下载Anaconda，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux Mac Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
下载地址：
https://www.anaconda.com/download/
推荐选Anaconda （python 3.7版本）
IDE：推荐使用pycharm，社区版免费
下载地址：https://www.jetbrains.com/
安装教程：
Anaconda Jupyter notebook Pycharm：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692
Ubuntu18.04深度学习环境配置(CUDA9 CUDNN7.4 TensorFlow1.8)：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50302396
2) python入门的资料推荐
a.廖雪峰python学习笔记
https://blog.csdn.net/datawhale/article/category/7779959
b.python入门笔记
作者李金，这个是jupyter notebook文件，把python的主要语法演示了一次，值得推荐。下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1IPZI5rygbIh5R5OuTHajzA 提取码: 2bzh
c.南京大学python视频教程
这个教程非常值得推荐，python主要语法和常用的库基本涵盖了。
查看地址：
https://www.icourse163.org/course/0809NJU004-1001571005?from=study
看完这三个资料后python基本达到入门水平，可以使用scikit-learn等机器学习库来解决机器学习的问题了。
3）补充
代码规范：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59763076
numpy练习题：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57872490
pandas练习题：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56644669
数据分析/挖掘
1
数据分析的基础书籍
《利用python进行数据分析》
这本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy，Pandas、Matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。如果把代码都运行一次，基本上就能解决数据分析的大部分问题了。
2
特征工程
https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/83033869
3
数据挖掘项目
https://blog.csdn.net/datawhale/article/details/80847662
机器学习
公开课
吴恩达《Machine Learning》
这绝对是机器学习入门的首选课程，没有之一！即便你没有扎实的机器学习所需的扎实的概率论、线性代数等数学基础，也能轻松上手这门机器学习入门课，并体会到机器学习的无穷趣味。
课程主页：
https://www.Coursera.org/learn/machine-learning
中文视频：
网易云课堂搬运了这门课，并由黄海广等人翻译了中文字幕。
中文笔记及作业代码：
https://GitHub.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
公开课
吴恩达 CS229
吴恩达在斯坦福教授的机器学习课程 CS229 与 吴恩达在 Coursera 上的《Machine Learning》相似，但是有更多的数学要求和公式的推导，难度稍难一些。该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。
课程主页：
http://cs229.stanford.edu/
中文视频：
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
中文笔记：
https://kivy-cn.github.io/Stanford-CS-229-CN/#/
速查表：
这份给力的资源贡献者是一名斯坦福的毕业生 Shervine Amidi。作者整理了一份超级详细的关于 CS229的速查表
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56534902
作业代码：
https://github.com/Sierkinhane/CS229-ML-Implements
公开课
林轩田《机器学习基石》
台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。这门课比 Ng 的《Machine Learning》稍难一些，侧重于机器学习理论知识。
中文视频：
https://www.bilibili.com/video/av36731342
中文笔记：
https://redstonewill.com/category/ai-notes/lin-ml-foundations/
配套教材
配套书籍为《Learning From Data》，在线书籍主页：http://amlbook.com/
公开课
林轩田《机器学习技法》
《机器学习技法》课程是《机器学习基石》的进阶课程。主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。难度要略高于《机器学习基石》，具有很强的实用性。
中文视频：
https://www.bilibili.com/video/av36760800
中文笔记：
https://redstonewill.com/category/ai-notes/lin-ml-techniques/
书籍
《机器学习》
周志华的《机器学习》被大家亲切地称为“西瓜书”。这本书非常经典，讲述了机器学习核心数学理论和算法，适合有作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
配合《机器学习实战》一起学习，效果更好！
读书笔记：
https://www.cnblogs.com/limitlessun/p/8505647.html#_label0
公式推导：
https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/
课后习题：
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1013850291887845376
书籍
《统计学习方法》
李航的这本《统计学习方法》堪称经典，包含更加完备和专业的机器学习理论知识，作为夯实理论非常不错。
