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从零到研究科学家的完整资源指南。 指南说明 本指南适用于具有基本编程知识或计算机科学背景，有兴趣成为以下领域的研究科学家的任何人： :bullseye: 关于深度学习和NLP。 您可以采用“自下而上”或“自上而下”两种方法，并且都非常有效，而了解哪种方法最适合您实际上是至关重要的。 如果您可以在不进行任何应用的情况下研究大量数学概念，则可以使用自下而上的方法。 如果您想先动手操作，请使用“自上而下”的拳头。 内容： 数学基础： 数学基础部分适用于所有人工智能分支，例如机器学习，强化学习，计算机视觉等。 人工智能主要基于数学理论，因此扎实的基础是必不可少的。 线性代数 :infinity: 数学的这一分支对于理解神经网络的机制至关重要，而神经网络是当今NLP方法论的规范。 资源资源 困难 关联 ★★☆☆☆ ★★★★☆ ★★★☆☆ ★★★☆☆ ★☆☆☆☆ ★☆☆☆☆ ★★★☆☆