AI 人工智能学习路线

前些天发现了一个非常棒的人工智能学习网站,简单易懂,有趣生动,忍不住想跟大家分享一下给有缘人看.访问教程页面.

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一、数据分析
1）常数e
2）导数
3）梯度
4）Taylor

5）gini系数
6）信息熵与组合数
7）梯度下降
8）牛顿法

二、概率论
1）微积分学中的逼近理论
2）极限概念、导数定义及积分原理
3）通过逼近理论来解释导数的概念；采用积分的方法来量化随机事件发生的累积可能性
4）构建现代概率论的基本理论框架
5）传统概率模型研究的核心问题

6）基本的概率分布类型
7）弱大数定律与中心极限定理
8）协方差阵及其相关性分析
9）MLE与MAP估计方法

三、线性代数与矩阵理论

1. 线性空间与线性变换

2. 矩阵的基本概念

3. 状态转移过程及其分析

4. 特征向量及其性质分析

5. 矩阵的相关乘法运算及其性质

6. 该方法将输入矩阵分解为一个正交变换与上三角阵的乘积。

7. 该方阵具有反射对称性；其列向量满足相互垂直且单位化的条件；所有特征值均为正值。

8. 此方法将原始数据转换为三个基本算子的组合。

9. 该过程用于优化模型参数以最小化误差函数。

10. 这一操作用于在低维子空间中找到最接近原始数据点的位置。

四、凸优化
1）凸优化基本概念
2）凸集
3）凸函数

4）凸优化问题的规范形式
5）研究的是拉格朗日对偶原理
6）牛顿法和梯度下降法用于求解

人工智能时代正迅速兴起并蓬勃发展。PYTHON被视为人工智能时代的首要编程语言发挥着关键作用。然而这一领域涉及较多技术和概念因而具有较高的复杂性和挑战性。通常需要构建工作流和管道，并配置数据源以及云部署之间的分发。安装PYTHON库后能够显著提升工作效率有助于优化数据处理流程同时PYTHON库资源也在持续更新维护以适应新技术需求。本阶段旨在助力掌握后续技术并减轻机器学习的学习负担。

一、容器
1）列表:list
2）元组:tuple
3）字典: dict
4）数组: Array

5）切片
6）列表推导式
7）浅拷贝和深拷贝

二、函数
1）lambda表达式
2）递归函数及尾递归优化

3）常用内置函数/高阶函数
4）项目案例：约瑟夫环问题

三、常用库
1）时间库
2）并发库
3）科学计算库

4）Matplotlib可视化绘图库
5）锁和线程
6）多线程编程

阶段三、人工智能实用 － 机器学习篇
机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和预测。因此，与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”，从而学会如何完成一项任务。
所以本阶段主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、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一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程，这些算法也就是监督算法或者无监督算法。

一、机器学习
1）机器学习概述

二、监督学习
1）逻辑回归
2）softmax分类
3）条件随机场
4）支持向量机svm

5）决策树
6）随机森林
7）GBDT
8）集成学习

三、非监督学习
1）高斯混合模型
2）聚类
3）PCA

4）密度估计

5）LSI
6）LDA
7）双聚类

四、数据处理与模型调优
1）特征提取
2）数据预处理
3）数据降维

4）模型参数调优
5）模型持久化
6）模型可视化

阶段四、人工智能实用 － 数据挖掘篇
本阶段主要以音乐数据分析和金融欺诈检测系统训练等项目为例，在巩固上一阶段的机器学习知识的基础上进一步加深理解与掌握。这些实践项目为其后续学习和应用打下坚实的基础。

项目一：百度音乐系统文件分类

项目二：千万级P2P金融系统反欺诈模型训练

阶段五、人工智能前沿 － 深度学习篇
作为机器 learning 的关键技术之一, 深度 learning 不仅推动了 machine learning 领域的技术创新, 进一步拓宽了 artificial intelligence 的应用场景, 本阶段将系统介绍包括 TensorFlow 等基础理论与实践应用, 深入理解前沿技术和灵活运用不同解决方案以满足项目需求, 掌握深度 learning 前沿技术, 并根据不同项目的具体需求选择合适的解决方案。鉴于企业数据资源有限性问题, 借助小样本技术和深度 learning 技术相结合的方法, 可以为项目提供可实施的有效方案

1. TensorFlow基础应用
2. BP神经网络的基础原理
3. 关于深度学习的基础知识
4. 卷积神经网络（CNN）的基本结构
5. 基于VGG和ResNet的图像分类技术
6. 基于RCNN、Fast RCNN等的目标检测算法
7. 递归神经网络（RNN）的应用场景
8. 长短期记忆网络（LSTM）、双向往向LSTM（Bi-LSTM）以及多层LSTM在序列数据处理中的应用

9）基于无监督学习的自编码器模型
10）序列到序列模型
11）带有限制性注意力机制的序列到序列模型
12）生成对抗模型
13）改进型生成对抗网络
14）微调与迁移学习结合的技术
15）双胞胎神经网络模型
16）小样本学习技术

阶段六、人工智能进阶 － 自然语言处理篇

1）技术（分词）代码实战
2）深度学习之词语的向量表示与字符的向量表示
3）实体识别与关系抽取
4）关键词提取与无用词汇过滤

5. 代码实战用于句法与语义分析
6. 代码实战用于自然语言理解与逻辑推理
7. 代码实战应用于基于深度学习的文本相似度计算

阶段七、人工智能进阶 － 图像处理篇
数字图像处理（Digital Image Processing）技术借助计算机对图像进行降噪去污增强复原分割提取特征等多种处理手段。该技术广泛应用于农牧业林业环境军事工业医学等多个领域是人工智能与深度学习的重要支撑方向之一。当前深度学习作为一种在机器学习领域备受关注的技术已在图像处理领域得到了广泛应用并显示出广阔的发展前景本课程系统地介绍了数字图像的基础知识及其处理方法并深入探讨了前沿的深度学习技术包括ResNet SSD以及Faster RCNN等主流模型重点讲解了这些模型在图像分类目标检测与模式识别等方面的应用通过本阶段的学习学生能够全面掌握先进的图像信息处理技能并将其应用到实际工作中如行人检测人脸识别以及数字识别等技术问题

一、图像基础
图像读，写，保存，画图（线，圆，多边形，添加文字）

二、图像操作及算数运算
图像像素读取，算数运算，ROI区域提取

三、图像颜色空间运算
图像颜色空间相互转化

四、图像几何变换
平移，旋转，仿射变换，透视变换等

五、图像形态学
腐蚀，膨胀，开/闭运算等

六、图像轮廓
长宽，面积，周长，外接圆，方向，平均颜色，层次轮廓等

七、图像统计学
图像直方图

八、图像滤波
高斯滤波，均值滤波，双边滤波，拉普拉斯滤波等

阶段八、人工智能终极实战 - 项目应用
本阶段的核心在于以项目为导向进行讲解，并结合实际案例展示人工智能技术的综合运用能力。具体包括公安系统人脸识别技术、图像识别方法以及图像检索系统的开发与优化；同时涵盖今日头条广告点击量预估模型的建立与分析；序列分析系统的开发与应用实例；以及基于自然语言处理的聊天机器人设计与实现等多维度的应用场景 exploration.

项目一：基于公安系统的人脸识别与图像识别技术
利用深度学习框架从零开始实现人脸检测中的图像分类识别操作。该流程涵盖数据预处理到模型构建的过程逐步展开，并结合分析与评估环节以提升准确性及可靠性。该系统能够识别人类社会中超过一千种不同的人脸特征，并按照层次化结构返回每个人物的身份标签。

项目二：公安系统图像检索
本项目旨在利用卷积神经网络在训练过程中提取出特定的『二值检索向量』。为了优化整体性能，在处理所有图像时采用了分类存储的方式进行分层管理。
利用这些特征向量进行匹配时，将所有图像首先按照某种标准进行分类存储（即分桶）。每次查询时仅比较当前类别以及相邻类别中的图片样本。
这种方法显著提升了匹配效率的同时保持了较高的准确性。
采用Tensorflow框架构建基于ImageNet的标准卷积神经网络，并完成了模型的训练与验证工作。

项目三：今日头条CTR广告点击量预估 点击率预估已成为广告技术的核心算法之一。这一核心指标吸引了众多广告算法工程师的目光，在实际应用中发挥着关键作用。其价值体现在宣传效果上,而点击率则是衡量推广效果最重要的量化指标之一。当点击率越高，则表明潜在客户数量越多,其价值也就越高。正是由于这一指标的重要性,才出现了专门用于提升点击率的技术与工具。通过对广告点击量的分析与研究,可以有效挖掘潜在用户的商业价值

项目四：序列分析系统

项目五：京东聊天机器人/智能客服

项目六：机器人写诗歌

项目七：机器翻译系统

项目八：垃圾分类系统

项目9：手写数字识别

项目十旨在进行癌症筛选与检测。探索技术是否能改善癌症患者的命运如何？针对乳腺癌患者群体而言，请问如何预测其治疗效果？通过机器学习方法建立模型能够有效解决这一问题。本研究计划运用基于logistic回归的机器学习算法，在临床数据支持下训练模型并验证其性能。最终目标是开发一种可靠的评估工具以辅助临床医生判断乳腺癌患者的治疗效果。”

项目十一：基于人工智能的葡萄酒质量检测系统

项目十二：淘宝网购物篮分析推荐算法
购物篮分析（Market Basket Analysis），即著名的啤酒尿布故事反应的一种方法。它通过对顾客购物篮中的商品数据进行深入研究，从而推断出顾客的购买习惯。其主要目标是发现哪些商品通常会被同一顾客同时购买。这些商品之间具有很强的相关性。通过这一分析所获得的信息能够指导交叉销售策略、增加销售机会、进行产品促销活动以及提升客户忠诚度等等业务操作；然而，在电商行业之外的应用同样广泛，在电子商务领域之外也被成功应用于信用卡销售平台、电信及金融服务业、保险公司以及医疗保健行业等

项目十三：手动实现回归算法中的梯度下降方法
在机器学习领域中，梯度下降法（英语：Gradient descent）是一种常用的一阶优化算法。其基本思想是通过不断更新参数来使模型达到最优解。具体而言，在应用该方法时需要不断更新参数值以逼近最小值点。为了使模型达到最优解，在应用梯度下降法时需要不断更新参数值以逼近最小值点。具体来说，在每一次迭代过程中都需要计算目标函数关于各参数的偏导数，并沿负偏导数方向更新参数值以逐步逼近极小值点位置；这一操作过程即为标准的批量 gradient descent 算法的基本实现逻辑

项目十四旨在利用TensorFlow技术实现回归分析方法。作为一种广泛应用于各个行业的机器学习模型，在多个实际应用场景中被广泛应用。经过长期验证和实践检验具有较高的可靠性和稳定性特性。一种经过优化设计并广泛应用于深度学习领域的工具平台是人工智能研究与开发的重要手段之一

项目十五：智能用药辅助系统

项目十六：行人检测

第九阶段：企业级人工智能实战

第一课：利用Python进行数据分析与机器学习案例教学

采用通俗易懂的教学方式

结合真实数据集进行案例分析与实践

（1）利用Python库进行数据分析

详细阐述算法背后的原理，并通过实例逐步解析复杂的机器学习方法

将理论知识与实际项目相结合，在真实项目中提升解决实际问题的能力

从Kaggle平台选取经典的竞赛项目作为实践素材

帮助同学们快速掌握使用Python库构建完整的机器学习解决方案的方法论

1）Introduction to Python for Data Analysis and Machine Learning Practical Course
2）Basic Concepts and Practical Skills in Python Programming
3）NumPy Library for Numerical Computations
4）Pandas Library for Data Manipulation and Analysis
5）Matplotlib Library for Data Visualization
6）Regression Techniques in Machine Learning
7）Model Evaluation Techniques
8）K-Nearest Neighbors Algorithm
9）Different Decision Tree and Random Forest Algorithms
10）Support Vector Machine Algorithm
11）Bayesian Algorithms Overview
12）Neural Network Architecture Explained
13）Adaptive Boosting (AdaBoost) Algorithm

14. 奇异值分解及其在推荐系统中的应用
15. 聚类分析方法及其应用
16. 实践环节: 利用Python库对Kobe Bryan职业生涯数据进行深入分析
17. 实践环节: 基于机器学习模型识别信用卡欺诈行为
18. 实践环节: 运用机器学习模型预测泰坦尼克号乘客获救情况
19. 实践环节: 利用机器学习模型对鸢尾花数据集进行分类研究
20. 实践环节: 构建并优化级联结构机器学习模型
21. 实践环节: 基于机器学习模型预测员工离职趋势
22. 实践环节: 设计并训练神经网络模型用于手写字体识别问题
23. 实践环节: 运用主成分分析技术降维处理复杂数据集
24. 实践环节: 利用自然语言处理技术对股票市场走势进行预测研究
25. 实践环节: 运用数据分析技术评估借贷公司信用风险

课程二：人工智能与深度学习实战

1）深度学习概览及面临的挑战
2）基于图像的分类基础入门
3）掌握深度学习所需的基础知识
4）神经网络中的反向传播机制
5）神经网络的整体架构设计要点
6）利用神经网络进行图像分类的任务设计
7）卷积神经网络的基本理论解析
8）卷积层参数详细解析
9）实践卷积神经网络案例分析
10）分析经典深度学习架构的核心原理
11）理解分类与回归任务的核心方法论
12）对比三代物体检测算法的技术特点
13）数据增强策略的具体实现方法
14）迁移学习在深度学习中的应用实践
15）深度学习模型架构设计的艺术与科学
16）Caffe框架中的网络结构配置方案介绍
17）深入探讨Caffe框架的特点与优势
18) 实施基于深度学习的人脸检测系统

19. 生成正负类样本人脸数据集
20. 优化人脸检测算法的神经网络架构
21. 实践的人脸检测技术开发
22. 开发 facial keypoint定位系统原型
23. 基于深度学习的人脸关键点识别模型设计
24. 构建多级卷积神经网络用于关键点检测
25. 验证与分析关键点定位系统的性能指标
26. 掌握Tensorflow框架及其深度学习应用方法
27. 应用Tensorflow构建回归预测系统
28. 基于深度学习设计神经网络结构
29. 实现深度学习框架下的复杂模型搭建
30. 构建基于循环神经网络的时间序列预测模型
31. 应用Tensorflow进行目标识别技术实现验证
32. 应用深度学习算法实现图像风格迁移技术开发
33. 探讨基于Q-Learning算法的基本理论框架
34. 构建Deep Q-Network（DQN）的完整神经网络结构
35. 利用DQN算法实现自主博弈的人工智能系统开发实践
36. 开展基于对抗生成模型的艺术风格创作技术探索实践

项目一、AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）

一、教务管理系统业务介绍
1）教务管理系统框架讲解

2）系统业务逻辑介绍

二、大数据需求分析
1）明确数据需求
2）大数据分析过程

3）分析难点和解决方案
4）大数据相关技术选型

三、构建分布式大数据框架
1）搭建Hadoop分布式集群平台，并详细说明其组件和运行环境。
2）通过ZooKeeper技术实现系统各组件运行高度可靠。
3）利用SQOOP技术实现大数据环境下的高效数据迁移操作，并描述其关键功能。

4）ETL数据清洗
5）HIVE数据分析
6）HBase数据存储

四、基于教务管理系统大数据分析
1）确定业务分析所需的数据指标
2）实施基于MapReduce的分而治之策略

3）使用Hive进行数据整合抽离
4）使用HBase存储非结构话数据

五、大数据可视化
1）可视化技术选型
2）Echarts代码展示炫酷视图

3）使用Tableau进行数据可视化展示

项目二、电商大数据情感分析与AI推断实践课程（第一季）

一、实践项目研发工作

1. 软件开发环境的搭建与配置
2. 数据库表结构及数据管理内容
3. 基于Laravel框架的快速开发实践经验

4）批量创建模型
5）万能控制器与表配置
6）统一视图的创建

二、数据分析需求设立
1）定义数据需求
2）分析计算过程

3）分析难点和解决方案
4）大数据技术选型

三、大数据平台搭建
1）构建分布式环境的模拟化过程
2）完成网络环境的配置与调试工作
3）完善身份认证机制以及优化集群管理系统的架构

4）Hadoop环境搭建和要点说明
5）MapReduce与Yarn的搭建和说明

四、大数据分析脚本编写
1）MapReduce脚本编写
2）拆解数据需求
3）Map逻辑详写

4）Reduce逻辑详写
5）结果整理与输出

五、结果可视化
1）可视化需求和技术选型
2）展示页面的快速铺设

3）可视化JS上手
4）使用可视化JS展示结果

项目三：AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战训练营（第一季）

一、系统业务介绍
1）底层业务实现框架讲解

2）功能模块讲解

二、系统架构设计
1）总体架构分析
2）数据流向

3）各技术选型承载作用
4）部署方案

三、详尽实现
1）原始数据处理
2）ETL数据导入

3）MR数据计算
4）Hive数据分析

四、数据可视化
1）采用Highcharts插件展示客户偏好曲线图

2）使用Tableau进行数据分析可视化展示

五、项目优化
1）ZooKeeper实现HA

2）集群监控的整体联调

项目四、AI大数据基站定位智能推荐商圈分析项目实战（第一季）

一、分析系统业务逻辑讲解
1）大数据基站定位智能推荐商圈分析系统介绍

2）数据前期清洗和数据分析目标指标的设定等

二、大数据导入与存储

1. 关系型数据库理论与实践基础
2. Hive核心语句解析
3. Hive系统架构设计与运行机制解析
4. Hive部署策略优化及实际应用分析

5）Sqoop安装及使用
6）Sqoop与关系型数据库进行交互等
7）动手实践

三、Hbase理论及实战
1）Hbase概述及其安装与配置
2）Hbase的数据存储机制及其数据模型
3）Hbase Shell界面

4）Hbase 访问接口
5）Hbase数据备份与恢复方法等
6）动手实践（数据转储与备份）

四、基站数据分析与统计推断
1）背景与分析推断目标
2）分析方法与过程推断

3）动手实践（分析既定指标数据）

本研究采用了Tableau软件对数据分析结果进行可视化呈现。

2）使用HighCharts、ECharts展示数据分析结果

阶段十、阿里云认证

课程二：云计算技术与网站建设——简单动态网站搭建

阿里云课程提供‘开通云服
务’的技术指导。学员将
通
过操作面板较为便捷地完
成服
器日常维护、配
置参数调
整以及系统优化设置；
同时完成数
据存储维护工作。
该课程旨在保
证服务能够稳定运
行，
并根
据业务需求灵活调
整配
置设置。

课程四、云计算 - 云计算系列课程：阿里云云数据库管理与数据迁移
该课程旨在深入学习云计算环境下的大数据库管理和高效数据迁移策略。主要内容包括如何在云端成功建立和配置 databases、将本地构建的 databases 迁移到阿里云 MySQL 版本中进行管理和优化；同时掌握实现数据的安全导入和导出操作（含 JSON-RPC 协议），并熟悉常见的 cloud 数据库运维操作如备份、恢复及故障排除等技术要点。

课程五、云计算 - 云端数据存储：数据对象管理和安全性
阿里云云储存认证课程将帮助您掌握安全、高可靠性的云端数据存储技术，并教会您如何有效保护数据的安全性。您可以学会在云端进行数据下载操作以及处理图像文件等任务。

课程六、云计算 - 超大流量网站的负载均衡
学习如何为网站达成负载均衡, 以便轻松应对超大流量和高负载.

课程七、大数据 - MOOC网站日志分析
通过本课程的学习，学员能够学会如何收集用户访问日志。此外，在课程中还教授了如何对用户的访问日志进行分析，并指导学员利用大数据计算服务对数据进行处理。最后，在学习过程中还包含了以图表化的形式展示分析后数据的内容。

课程八、大数据 - 构建一套完整的数据分析架构

课程九 大数据-基于LBS的位置服务中的热点店铺定位

课程十：大数据基于机器学习PAI实现精细化营销

课程十一期的大数据分析 - 以机器学习技术为基础的客户流失风险评估系统

第十二章 大数据 技术：基于DataV构建实时销售数据可视化界面

课程十三、大数据 - 通过MaxCompute平台实施数据质量核查工作
在本教学案例中，学员将掌握以下技能：一是掌握影响数据质量的关键因素分析方法；二是学会识别常见类型的数据质量问题；三是能够系统性地构建基于MaxCompute（DateIDE）的数据质量监控方法体系；四是最终实现对常见数据质量问题的有效解决能力。

课程十四：大数据 - 使用Quick BI制作图形化报表

课程十五大数据课程-通过时间序列分解模型实现商品销量预测

课程十六：云安全——基于云计算的安全架构
阿里云云平台使用安全认证课程旨在帮助您全面掌握从传统IT向云计算转型的整体架构演变。该课程将深入讲解当前信息安全面临的挑战与趋势，并指导您在实际应用中如何有效识别并规避潜在的安全威胁，在云计算环境中最大限度地发挥云端资源的优势。通过学习本课程,您可以系统性地了解并掌握提升企业级安全性所需的各类技术要点,从而实现90%以上的云端安全性目标

第十七课：网络安全基础 - 云端服务器安全管理

第十八课：云计算与网络安全（云计算中的网络空间）
掌握网络安全的基本概念及应对措施，并学习防范DDoS攻击的技术手段及保护方法。
实现云端网络的安全防护目标。

课程十九、云安全 - 云上数据安全
认识云端数据的安全风险，并掌握备份策略、加密技术和传输安全措施。

掌握各类 typical application security risks, 同时深入理解 SQL injection mechanisms and mitigation strategies, 并学习 effective techniques for preventing data alteration in web applications. 这些知识将帮助您采取多维度 approach 来保障 cloud-based applications from potential security threats.

课程二十一、云安全 - 云上安全管理
掌握云上安全管理的核心内容
通过配置监控界面实现对安全风险的实时预警
灵活设置告警策略以保障应用的安全运行
实现对云端服务的安全实时掌控

作者：游动缓慢的鱼类常与流浪的小猫相伴而行
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