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<sub>Created by
<a href="https://github.com/tangyudi" target="_blank">唐宇迪</a>
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# 人工智能实战就业(面试)学习路线图
- [x] 这个项目是干什么的?
整理这个项目的初衷是方便同学们快速开启人工智能自学计划,在学习过程中少走弯路用最快的效率入门Ai并开始实战项目,
提供了近**200个Ai实战案例和项目**,这些并不是网上搜集来的,而是我这五年线上线下教学所开发和积累的案例。可以说都是
反复迭代更新出来的,适合同学们来进行循序渐进的学习与练手。**来的同学记得点个star收藏下!**
- [x] 配套教材如何获取?
19年底我出版了机器学习课程的配套教材《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,
风格依旧是通俗易懂,历时两年反复修改订正十余次终于和大家见面了。
为了方便更多同学们能快速开始学习计划,我决定将本书的**电子版免费送给大家**。希望它能给大家带来学习的收获!
在本项目主页即可下载PDF版本,[教材如果喜欢也可从京东购买。](https://item.jd.com/12684940.html)
**《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》PDF原版下载** :
(网盘链接: https://pan.baidu.com/s/19wzJeyPmwTBDp9ASEWBvFQ 提取码: tece )
- [x] 按照什么顺序开始学习?
下面目录也就是学习路线路了,初学者建议按照目录中给出的顺序来进行学习,已经入门的同学就可以按照自己的喜好来选择了。
- [x] 提供案例如何获取?
案例中涉及的数据都是真实数据集,有些会比较庞大,直接上传github大家下载起来会非常慢,我会逐渐上传各个模块
的网盘链接,里面包括了数据,代码,PPT等学习资源。如需配套视频讲解请添加**微信:digexiaozhushou(迪哥小助手拼音)**
- [x] 合作与交流
有各方面合作交流以及项目问题都可以直接添加**微信:digexiaozhushou(迪哥小助手拼音)**
# 目录
- [必备基础技能](#必备基础技能)
- [必备Python基础](#必备Python基础)
- [必备数学基础](#必备数学基础)
- [必备Python工具包](#必备Python工具包)
- [机器学习](#机器学习)
- [机器学习算法](#机器学习算法)
- [机器学习算法实验分析](#机器学习算法实验分析)
- [机器学习算法代码复现](#机器学习算法代码复现)
- [机器学习经典案例实战](#机器学习经典案例实战)
- [机器学习实战集锦](#机器学习实战集锦)
- [数据分析与挖掘](#数据分析与挖掘)
- [数据挖掘实战](#数据挖掘实战)
- [数据挖掘竞赛优胜解决方案](#数据挖掘竞赛优胜解决方案)
- [数据分析实战](#数据分析实战)
- [深度学习](#深度学习)
- [深度学习必备算法](#深度学习必备算法)
- [深度学习必备工具](#机器学习算法)
- [深度学习框架](#深度学习框架)
- [深度学习框架-Tensorflow2](#深度学习框架-Tensorflow2)
- [深度学习框架-Pytorch](#深度学习框架-Pytorch)
- [深度学习框架-Keras](#深度学习框架-Keras)
- [深度学习框架-Caffe](#深度学习框架-Caffe)
- [计算机视觉](#计算机视觉)
- [Opencv图像处理实战](#Opencv图像处理实战)
- [计算机视觉实战项目(基于深度学习)](#计算机视觉实战项目(基于深度学习))
- [自然语言处理](#自然语言处理)
- [自然语言处理实战项目(基于深度学习)](#自然语言处理实战项目(基于深度学习))
# 必备基础技能
要学人工智能(数据科学)这行还是需要一些基本功的,最基础也是最核心的就是**Python**和**数学**了!这两兄弟入门起来
并不难,先掌握基础的边用边学也是可以的!
## 必备Python基础
如果对Python不熟悉的同学们,建议先看一下我的Python入门视频课程,可以快速入门![传送门](https://www.bilibili.com/video/av22404277?from=search&seid=12821472533341778879)
- [x] 为什么是Python?
最直接的解释就是大家都用它!以前是面向对象编程,后来大家更喜欢面向复制粘贴编程,现在懒到面向github编程,确实如此,该偷懒就得偷懒,Python就是这个作用!
后续所有的实战内容都是基于Python,所以没得选啦!
- [x] 需要安装什么?
**Anaconda**就够了!Anaconda就够了!Anaconda就够了!好了,说了三遍了,具体解释大家参考上面传送门课程就好
- [x] 用什么编程工具开始?
虽然大家都有趁手的兵器,但是我给大家准备的绝大多数课件都是基于**jupyter notebook**的,所以这个肯定是必备的!
## 必备Python工具包
- [x] 什么是工具包?
工具包就是人家把功能都写好了,咱们直接调用就完事啦!数据处理,分析,建模等都有对应的工具包。对于学习来说
并不用把这些工具包背下来,先熟悉起来,后续肯定还是要现用现查的。
- [x] 哪些工具包是初学者必备的呢?
|工具包名称|功能概述|
| -------- | :----: |
| Numpy |矩阵计算必备!它是后续一切计算的核心,数据科学领域核心工具包|
| Pandas |数据处理必备!读数据,处理数据,分析数据,非他不可!|
| Matplotlib |可视化必备!功能十分强大,没有画不出来的图,分析展示就靠它了!|
| Seaborn |更简单的可视化神器!一行代码给你搞定一个可视化展示结果|
## 必备数学基础
- [x] 数学重要吗?非学不可吗?
数学有多重要同学们肯定都十分清楚,尤其是在人工智能(数据科学)领域,不懂数学想必寸步难行,很多同学都问过我一个问题,工作中真能用上这么多数学吗?
我跟大家来解释一下,人工智能这行发展相当迅速,在实际工作中肯定要边干边学,学什么呢?想必就是当下的一些优秀论文了,如果连基本的数学公式都看不懂,
那就不用再去谈什么高端技术了。做这行的同学们肯定都会有这样一个想法,所谓的人工智能就是对数据做各种各样的数学计算罢了!
- [x] 如何学数学?要定一个长期计划吗?
对于数学我觉得并不需要从头开始花大量时间一步一个脚印去学习,举一个例子,我和我身边的同事,朋友都是干这行蛮久的了,数学不知道撸了多少遍了,考研时候也曾刷题无数,
但也会遇到这样的问题,很多知识点如果一段时间没看很快还是会忘记。我最常做的一件事就是用到什么查什么,查找的过程其实也是学习进步过程。建议大家可以快速过一遍
常用的知识点(高数,线性,概率论中的基础),这个过程中千万别去看各种解题过程,也不用管具体求解的方法,说白了就是只要理解一个公式是做什么的,有什么用
就足够了,类似教材中的习题,练习册上的求解这些统统不需要,以后也根本不会用笔去算这些麻烦事,把这个时间省下来去学习算法更划得来!
- [x] 下面是课程中所设计的知识点,也是必备基础
|知识点 | 内容 | 作用 |
| -------- | -----: | :----: |
| 高等数学 | 高等数学基础,微积分,泰勒公式与拉格朗日, | 机器学习公式推导必备|
| 线性代数 |线性代数基础,特征值与矩阵分解,| 算法求解必备|
| 概率论 |概率论基础,随机变量与概率估计,常用分布| 机器学习经常提这些词|
| 统计分析 |回归分析,假设检验,相关分析,方差分析| 数据分析必备 |
# 机器学习
人工智能领域最核心的就是机器学习了,无论大家后续想从事哪个方向,肯定都是先从机器学习开始!主要就两件事,
第一就是掌握经典算法原理,第二就是熟练应用Python工具包进行建模实战!
## 机器学习算法
- [x] 算法要学什么?
理解机器学习算法是如何对数据进行操作从而完成建模求解过程,说白了就是熟悉下数学在算法中是如何应用的。重在理解即可!不要对一个问题钻的没完没了,这样太
浪费时间了,没准后续学习过程中一下子就迎刃而解了。我觉得对算法的学习肯定不止一遍,尤其是准备面试就业的同学们,二刷,三刷都是很正常的现象(曾经有同学
跟我说面试前一共刷了6遍课程)
- [x] 有了深度学习还需要机器学习吗?
深度学习可以说是机器学习算法的一种,并不是有了神经网络其他经典算法就不需要了,需要根据不同的任务和数据来选择最合适的算法,学习路径肯定是先从机器学习开始,
其实掌握了这些经典算法之后再看神经网络真的很简单!
- [x] 下面是课程中会讲解的算法,也是大家必须掌握的!这里没有列出所有机器学习算法,因为有很多现在已经不实用了。
|知识点 | 内容 | 概述 |
| -------- | -----: | :----: |
| 分类算法 | 逻辑回归,决策树,支持向量机,集成算法,贝叶斯算法| 准备面试的同学们必须掌握|
| 回归算法 |线性回归,决策树,集成算法| 有些算法既能做分类也能做回归|
| 聚类算法 |k-means,dbscan等| 无监督是实在没标签的时候才考虑的|
| 降维算法 |主成分分析,线性判别分析等| 重在理解降维的思想 |
| 进阶算法 |GBDT提升算法,lightgbm,,EM算法,隐马尔科夫模型| 进阶算法有时间精力的同学们可以挑战|
## 机器学习算法实验分析
通过对比实验分析经典算法建模方法及其参数对结果的影响,通过实验与可视化展示理解算法中的参数与应用实例。
|案例名称|内容概述|
| -------- | :----:
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数据挖掘竞赛实战优胜解决方案(网盘链接).txt 104B
机器学习项目实战
机器学习项目实战(网盘链接).txt 104B
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机器学习算法代码复现
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物体检测项目实战MaskRcnn
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机器学习算法
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(配套视频请添加微信digexiaozhushou).txt 38B
计算机视觉-Opencv实战
Opencv实战.txt 104B
Python数据科学必备工具包
Python数据科学必备工具包(网盘链接).txt 107B
数据分析与机器学习实战集锦
机器学习实战集锦(网盘链接).txt 104B
深度学习必备经典算法
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README.md 27KB
数据挖掘案例
数据挖掘案例.txt 121B
深度学习-Tensorflow框架(2版本)
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火影耀阳
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