清華AI學(xué)霸的上岸筆記，熱乎！
小伙伴們，大家好。
前一陣子，我花了不少時(shí)間，給大家整理了一套 2022 最新的人工智能全套學(xué)習(xí)資料（前 200 名粉絲可免費(fèi)領(lǐng)取），里面包括AI從入門(mén)到進(jìn)階各個(gè)階段用到的學(xué)習(xí)資料。
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比如，人工智能必備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)框架、一條完整的計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)習(xí)路線，包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心技術(shù) (如 yolo3、行人目標(biāo)檢測(cè)、典型的圖像識(shí)別實(shí)踐案例等等 ) 核心技術(shù)，也包含NLP領(lǐng)域的一些熱門(mén)技術(shù)（ 如Bert、知識(shí)圖譜、文本增強(qiáng)等等 ），全面覆蓋了各大技術(shù)重點(diǎn)、面試難點(diǎn)、進(jìn)階要點(diǎn)！
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具體包含哪些內(nèi)容，請(qǐng)往下看，發(fā)車(chē)！
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1、一些篩選過(guò)經(jīng)典的AI書(shū)籍
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深度學(xué)習(xí)“四大名著”
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《Deep Learning with Python》
《Python Machine Learning》
《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》
《Deep Learning》
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每本書(shū)都有各自的特色。但適合自己的才是最好的，很難有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和學(xué)習(xí)線路。從我的角度出發(fā)，我覺(jué)得一般的適合大多數(shù)同學(xué)的閱讀順序?yàn)椋? -> 2 -> 1 -> 4。如果分側(cè)重的話，我覺(jué)得 3 和 1 非常不錯(cuò) 。最后，修煉一下深度學(xué)習(xí)內(nèi)功心法，即 4、2 可以選讀。
2、AI工程師必會(huì)一門(mén)深度學(xué)習(xí)框架
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作為一名AI工程師，掌握一門(mén)深度學(xué)習(xí)框架是必備的生存技能之一。
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這套資料非常詳盡全面，帶你從零訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，獨(dú)立搭建和設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類(lèi)和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)），并進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個(gè)主流框架），通過(guò)實(shí)戰(zhàn)讓你掌握各種深度學(xué)習(xí)開(kāi)源框架。（資料已經(jīng)全部整理好）
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3、一條保姆級(jí)的計(jì)算視覺(jué)學(xué)習(xí)路線及完備資料 (從基礎(chǔ)到進(jìn)階)
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這個(gè)教程里面包含了視頻講解、PPT以及代碼，知識(shí)脈絡(luò)會(huì)從高數(shù)（線性代數(shù)、概率論等）講起，帶你重新理解數(shù)學(xué)知識(shí)體系，亮點(diǎn)之一在于不僅會(huì)講基于深度學(xué)習(xí)下的計(jì)算機(jī)視覺(jué)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)的“今生”），為了讓你更好的學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，還會(huì)帶你了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的“前世”，也就是“傳統(tǒng)計(jì)算視覺(jué)”。
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在整個(gè)課程中，會(huì)把計(jì)算機(jī)視覺(jué)所涉及的核心技術(shù)全部融入進(jìn)去，同時(shí)包含各種主流的模型、庫(kù)（opencv）、以及典型前沿技術(shù)（如yolo等）。
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本教程的出品人王小天，目前就職于BAT之一，AI算法高級(jí)技術(shù)專家，法國(guó)TOP3高校雙碩（計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用雙碩士）畢業(yè)。
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他在人工智能和芯片領(lǐng)域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的項(xiàng)目及業(yè)務(wù)落地經(jīng)驗(yàn)。
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4、AI初學(xué)者必須要懂的那些NLP技術(shù)
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自然語(yǔ)言處理(NLP)也是數(shù)據(jù)科學(xué)里的一個(gè)分支，一般情況下一個(gè)初級(jí)NLP工程師的工資從15萬(wàn)-35萬(wàn)不等，所以掌握NLP技術(shù)，對(duì)于人工智能學(xué)習(xí)者來(lái)講是非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)。
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教程會(huì)從自然語(yǔ)言處理的基本概念與基本任務(wù)出發(fā)，對(duì)目前主流的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用進(jìn)行全面細(xì)致的講解，包括文本分類(lèi)，文本摘要提取，文本相似度，文本情感分析，文本特征提取等，同時(shí)算法方面包括經(jīng)典算法與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，例如LSTM，BiLSTM等，還會(huì)就一些典型技術(shù)進(jìn)行深度剖析，如bert大家族講解、智能問(wèn)答系統(tǒng)、知識(shí)圖譜等等。
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教程的出品人是宋學(xué)林，畢業(yè)于美國(guó)常春藤名校計(jì)算機(jī)專業(yè)，自然語(yǔ)言處理資深技術(shù)專家，有8年人工智能領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
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他在阿里、百度等大廠均帶過(guò)團(tuán)隊(duì)，主攻自然語(yǔ)言處理方向。在智能問(wèn)答，文本分析領(lǐng)域都有深入研究。負(fù)責(zé)過(guò)大型人機(jī)交互系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和算法選型，對(duì)真實(shí)落地場(chǎng)景有著豐富經(jīng)驗(yàn)。在國(guó)內(nèi)外自然語(yǔ)言處理相關(guān)頂級(jí)算法賽事均有Top成績(jī)，發(fā)表過(guò)多篇技術(shù)論文與技術(shù)專利。
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6、應(yīng)有盡有AI書(shū)籍大寶庫(kù)（持續(xù)更新中..）
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其他內(nèi)容還有很多不一一展示...
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