因為近年來AI的流行，我也萌生了學習人工智慧的想法，對學習路線也研究了一下，就在這裡分享一下，以供參考。
經常聽到其他大佬說自己參加阿里雲天池大賽，是朝著人工智慧方向的實踐，然後去阿里雲天池官網看了一下，發現了這條AI學習路線，我個人覺得還是很全面的， 但我更喜歡去b站找教程來學習相關課程。
python：
這個就不多說了，需要用到工具語言，目前有很多優秀的開源AI框架。
資料分析：
numpy、pandas、matplotlib 等資料分析庫都需要學習，人工智慧需要處理大量資料，這些工具必須掌握。
數學基礎：
線性代數：主要涉及向量和矩陣運算，用於處理高維資料。
微積分：了解優化演算法和梯度計算的基礎知識。
概率論和統計學：需要貝葉斯網路等常見應用程式來理解和構建概率模型。
機器學習：
監督學習：邏輯回歸、決策樹、支援向量機、隨機森林、神經網路等演算法。
無監督學習：聚類分析、自動編碼器和生成對抗網路等演算法。
其他如半監督學習、強化學習和遷移學習。
深度學習
在機器學習之後的下乙個學習階段，至少需要掌握一些深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，這些都是實現複雜神經網路結構和訓練模型所需的工具。
其他一些應用方向，如計算機視覺、自然語言處理、語音識別等，可以根據您的實際情況進行選擇。
人工智慧
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