零基础学AI,轻松搞定人工智能6大方向【附资料】

2018年7月2日14:40:35 发表评论 206

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前言

之前分享过一篇个人的机器学习入门经历分享:我是如何入门机器学习的呢。今天分享下人工智能多个方向的学习资料,涵盖 Python、 数据分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习

人工智能覆盖的范围很广,我会尽可能将与之相关的多个方面的资料都做一个详细介绍,介绍顺序与学习顺序基本一致

PS:领取方式见文末

Python

想学人工智能,需要掌握一门编程语言,推荐 Python, 简洁、灵活、入手快,可以说是当前人工智能领域下使用第一多的语言了。

说到 Python 教程,我首推 Python 教父廖雪峰 的教程。

这里我已将廖雪峰老师的 Python3 教程整理成了 PDF。

如果觉得觉得看书无聊的话,推荐一个入门 Python 的视频教程。

学完 Python 基础之后,如果想进一步加深,可以做一些实战项目,附上项目清单。

在做项目的过程中,你会发现有些知识掌握不牢固,如果想要继续提高 Python 的水平,推荐一本书籍《流畅的Python》,这本书豆瓣评分: 9.4

数据分析

学习完了 Python 之后,接下来可以开始使用 Python 去做一些有趣的事情了。数据分析是一个不错的选择,这里收集了使用 Python 做数据分析的视频教程。

学习完了这个课程之后,推荐一本书籍《利用Python进行数据分析》,豆瓣评分:8.5

机器学习

这里聊到了大家非常感兴趣的机器学习了,学习机器学习首推吴恩达大师在
Coursera 发布斯坦福的《机器学习》视频课程。这个课程自发布后在全球一直处于火爆的状态。

吴恩达老师的的课程不会介绍过多的数学原理,但是却能够将机器学习的原理讲解明白,这对初学者来说是非常棒的。这里收集到了带有中文字幕的完整课程、课件、笔记以及代码。

想要看到中文字幕,只需要使用推荐的播放器即可。

学完吴恩达老师的课程外,如果想对机器学习的算法有一个更深入的理解,推荐学习下台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》与《机器学习技法》课程,这个课程会更偏一些算法原理。

除了视频课程之外,还可以通过相关书籍来加强下基础知识,这里推荐两本书籍,第一本是周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”),豆瓣评分:8.8


另一本书籍是《机器学习实战》,豆瓣评分:8.1

这两本书籍我也整理了相关的电子版。

深度学习

掌握了机器学习之后,你会发现大量的时间和精力花在了特征工程相关的环节,通过深度学习可以解决一部分这样的问题。深度学习课程首推吴恩达的课程。

除了吴恩达的课程之外,这里也整理了另一套关于深度学习的视频课程。

除了视频教程之外,推荐一本关于深度学习的书籍,书名为《深度学习》(又叫“花书”),豆瓣评分:8.4

自然语言处理

除了深度学习与机器学习之外,自然语言处理也是当今的一个热点。这里整理了一套详细的视频教程。

此外,还有自然语言处理相关的应用教程视频:聊天机器人

除了视频课程外,推荐一本相关的书籍《Python自然语言处理》

计算机视觉

说到计算机视觉,大多数人能想到的就是 CS231n(全称:Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络)。这里将2017年的 CS231n 整理了出来。

强化学习

强化学习是之后的一个趋势,目前市场上关于强化学习的中文资料并不多,这里我整理了 David Silver 在 2015 年的录制的强化学习视频教程(带有中文字幕)。

获取方式

以上的所有资料(视频、书籍)都已经整理到网盘,需要的可以扫码添加编辑微信(备注关键字:AI资料,已经是好友的请发送消息:AI资料),领取学习资料。

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