给伸手党的福利：AI（人工智能）新手入门引导（最强学习路线）
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这是一篇 AI 入门指南，针对<span style="color: black;">哪些</span><span style="color: black;">无</span>任何编程经验，从零<span style="color: black;">起始</span>学习 AI 的<span style="color: black;">朋友</span>。不管你学习的出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作<span style="color: black;">必须</span>、想要转行，都<span style="color: black;">能够</span>此文<span style="color: black;">做为</span>一个参考。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">在这个信息爆炸的时代，以 “AI入门” 为<span style="color: black;">重要</span>字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，<span style="color: black;">最后</span>看了<span style="color: black;">非常多</span><span style="color: black;">文案</span>，却仍没跨过新手那道门槛。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">结合<span style="color: black;">自己</span>的学习经验以及与<span style="color: black;">非常多</span>自学者的沟通<span style="color: black;">认识</span>，<span style="color: black;">咱们</span>整理出一条可操作性较强的自学路线，<span style="color: black;">同期</span>收集了多种形式的 AI <span style="color: black;">优秀</span>学习资源，供诸位尚未入门或刚入门不久的<span style="color: black;">朋友</span>参考。</p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">【<span style="color: black;">必须</span>视频的代码和论文等资料】的小伙伴加<span style="color: black;">微X</span>（备注007）免费领取：Gupao008<a style="color: black;"><span style="color: black;">https://</span><span style="color: black;">docs.qq.co</span></a>m/doc/DQ3VOTk<span style="color: black;">xYZ0NSbXRK</span></p>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">本<span style="color: black;">周期</span><span style="color: black;">重点</span>从数据分析、概率论和<a style="color: black;">线性代数</a>及矩阵和凸优化这四大块讲解<span style="color: black;">基本</span>，旨在训练<span style="color: black;">大众</span><span style="color: black;">规律</span>能力，分析能力。<span style="color: black;">持有</span>良好的数学<span style="color: black;">基本</span>，有利于<span style="color: black;">大众</span>在后续课程的学习中更好的理解<span style="color: black;">设备</span>学习和深度学习的<span style="color: black;">关联</span>算法内容。<span style="color: black;">同期</span><span style="color: black;">针对</span>AI<span style="color: black;">科研</span>尤为<span style="color: black;">要紧</span>，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。</p>
<div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-76a46bb6e45234e2070f8554791dbb6e_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
<h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><span style="color: black;">周期</span><span style="color: black;">2、</span>人工智能<span style="color: black;">提高</span> － Python高级应用</h2>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展，Python<span style="color: black;">做为</span>AI时代的头牌语言地位基本确定，<span style="color: black;">设备</span>学习是着实令人兴奋，但其<span style="color: black;">繁杂</span>度及难度<span style="color: black;">很强</span>，<span style="color: black;">一般</span>会<span style="color: black;">触及</span>组装工作流和管道、设置数据源及内部和云<span style="color: black;">安排</span>之间的分流而有了Python库后，可<span style="color: black;">帮忙</span>加快数据管道，且Python库<span style="color: black;">亦</span>在<span style="color: black;">持续</span>更新<span style="color: black;">颁布</span>中，<span style="color: black;">因此</span>本<span style="color: black;">周期</span>旨在为<span style="color: black;">大众</span>学习后续的<span style="color: black;">设备</span>学习减负。</p>
<div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic4.zhimg.com/80/v2-3ddcc3b9675efe3a4d720418708649ff_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
<h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><span style="color: black;">周期</span><span style="color: black;">3、</span>人工智能实用 － <span style="color: black;">设备</span>学习篇</h2>
<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">设备</span>学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界<span style="color: black;">状况</span>作出判断和预测。<span style="color: black;">因此呢</span>，与预先编写好、只能<span style="color: black;">根据</span>特定<span style="color: black;">规律</span>去执行指令的软件<span style="color: black;">区别</span>，<span style="color: black;">设备</span><span style="color: black;">实质</span>上是在用<span style="color: black;">海量</span>数据和算法去“自我训练”，从而学会<span style="color: black;">怎样</span>完成一项任务。</p><span style="color: black;">因此</span>本<span style="color: black;">周期</span><span style="color: black;">重点</span>从<span style="color: black;">设备</span>学习概述、数据清洗和特征<span style="color: black;">选取</span>、回归算法、决策树、随机森林和<span style="color: black;">提高</span>算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解<span style="color: black;">有些</span><span style="color: black;">设备</span>学习的<span style="color: black;">关联</span>算法以及这些算法的优化过程，这些算法<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">便是</span>监督算法<span style="color: black;">或</span><span style="color: black;">没</span>监督算法。
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