【深度学习新浪潮】如何入门人工智能?
入门人工智能(AI)需要结合数学基础、编程技能、机器学习理论和实践项目,逐步深入。以下是一个系统的学习路径,适合零基础或初学者参考:
一、打好基础:数学与编程
1. 数学基础(关键)
AI的核心依赖数学,尤其是以下领域:
- 线性代数:向量、矩阵运算、特征分解等(用于理解神经网络、降维等)。
✅ 推荐资源:3Blue1Brown《线性代数本质》(B站/YouTube)、MIT线性代数课程。 - 概率与统计:概率分布、贝叶斯定理、假设检验等(用于机器学习模型的不确定性分析)。
✅ 推荐资源:《概率论与数理统计》(陈希孺)、Coursera《Probability for Machine Learning》。 - 微积分:导数、梯度下降、反向传播等(优化算
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