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人工智能学习路线规划
作为初学者,建议将学习路径划分为五个阶段,从数学基础到项目实战逐步推进,最终具备独立解决实际问题的能力。以下是具体规划:
资源推荐:MIT线性代数公开课(Gilbert Strang)、《线性代数及其应用》。
分类(逻辑回归、SVM)、回归(线性回归、决策树)、聚类(K-means、DBSCAN)。
理论:感知机、激活函数(Sigmoid、ReLU)、损失函数(交叉熵、MSE)、反向传播。
实战项目:手写数字星空体育官方入口 星空体育官网识别(MNIST)、文本情感分析(IMDB Dataset)。
复现论文:每周精读一篇经典论文(如《Attention Is All You Need》),并尝试复现核心思想。
寻找导师:加入AI学习社群(如GitHub、Kaggle团队),参与线下Meetup。