探讨人工智能学习路线图

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编程基础Python ：Python是AI领域最常⽤的编程语⾔。要学会基础语法、数据结构等。这个编程语⾔没有别的，只有 Python 。数据处理 ：学会使⽤NumPy、Pandas等库进⾏数据预处理。这个会极⼤影响你的效率，所以要熟练掌握。机器学习基础下⾯这些主要是⼀些基础性的公式、简单的评估⽅法与模型的原理性的东⻄。如果要学习，最好是亲⼿写个代码。监督学习：线性回归、逻辑回归、⽀持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素⻉叶斯等。⽆监督学习：聚类、降维、密度估计等。模型评估：交叉验证、偏差和⽅差、过拟合和⽋拟合、性能指标（准确率、召回率、F1分数等）。深度学习基础尽管你不喜欢，但是这些基础性的原理还是要必须学会的。神经⽹络 基础：前馈神经⽹络、反向传播算法、激活函数等。卷积神经⽹络 （CNN）：⽤于图像识别、对象检测等任务。循环神经⽹络 （RNN）：⽤于序列数据，如⾃然语⾔处理、时间序列分析等。Transformer ：LLM 、及⼀切可能。常⻅框架：TensorFlow、PyTorch 、Keras的基础知识。