2022人工智能学习--完整入门攻略

前段时间，谷歌语言模型 LaMDA（谷歌于 2021 年 I/O 大会上推出的一款对话 AI 系统，拥有 1370 亿参数）被爆已经苏醒，可以称之为“人”，消息一出，瞬间占满了科技板报头条。

人们惊慌失措，害怕像《终结者》或《黑客帝国》电影一样，AI开始争取人权，打败人类。

确实，最近几年，AI这个词出现的频次越来越高，参与到AI研究的人群、企业也越来越多。

*AI近几十年发展趋势

就连很多大学都开设了人工智能的专业，而且都是一些比较厉害的大学。

不少公司也开设了关于人工智能的岗位，招聘需求只增不减，而且薪资还不低。

北京人工智能算法工程师平均薪资

来源：职友集

按照这个发展趋势，人工智能算法工程师渐渐会成为非常抢手的IT人才。

有一些朋友可能也想尝试这方面的工作，所以今天给大家先分享一份比较完整的人工智能学习框架，想了解人工智能的朋友，可以依着这些知识点先学习学习、看一看。

01、Python基础

1️⃣ Python基础语法

2️⃣ Python数据处理

3️⃣ 函数

4️⃣ 文件读写

5️⃣ 异常处理

6️⃣ 模块和包

02、Python编程进阶

1️⃣ 面向对象

2️⃣ 网络编程

3️⃣ 多任务编程

4️⃣ 高级语法

5️⃣ Python编程综合项目

03、数据处理与统计分析

1️⃣ Linux

2️⃣ MySQL与SQL

3️⃣ Numpy矩阵运算库

4️⃣ Pandas数据清洗

5️⃣ Pandas数据整理

6️⃣ Pandas数据可视化

7️⃣ Pandas数据分析项目-RFM客户分群案例

8️⃣ 多场景项目实战

04、机器学习与多场景项目实战

1️⃣ 机器学习简介

2️⃣ K近邻算法

3️⃣ 线性回归

4️⃣ 逻辑回归

5️⃣ 聚类算法

6️⃣ 决策树

7️⃣ 集成学习

8️⃣ 机器学习进阶算法

9️⃣ 用户画像案例

🔟 电商运营数据建模分析案例

05、深度学习基础

1️⃣ 神经网络基础

2️⃣ 深度学习多框架对比

3️⃣ Pytorch框架

06、自然语言处理基础

1️⃣ NLP入门

2️⃣ 文本预处理

3️⃣ RNN及变体

4️⃣ Transfomer原理

5️⃣ 迁移学习

从了解基础到深入学习，人工智能需要学的内容还是蛮多的。而且涉及到的学科也比较多，是一个综合性强的专业。

如果只是想慢慢看看，慢慢了解，建议大家先学好自己的数学，多阅读一些关于人工智能的书籍，在线文章、文献等等。

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