人工智能(AI)学习路线图:理论、技术与实践
人工智能(AI)正成为改变世界的核心技术,覆盖了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。然而,AI 的学习是一项复杂而系统的工程,需要循序渐进地掌握理论、技术和应用能力。以下是详细的 AI 学习路线图,从入门到高级,帮助学习者更好地规划学习路径。
一、基础阶段:理论与编程基础
1. 数学基础
数学是 AI 的基石,学习者需要掌握以下数学知识:
- 线性代数:矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解。
- 微积分:导数、偏导数、多变量微积分,优化算法中的梯度下降原理。
- 概率与统计:随机变量、分布、期望值、贝叶斯定理,用于机器学习中...