写在前面的话：

‘’人工智能学习路线‘’我想这是每个学习人工智能技术的伙伴都非常需要的东西，因为拥有一份专业且清晰度极高的学习路线图就相当于拥有了一份技术地图，可以非常高效的制定自己的学习计划。

今天我强烈给大家推荐一份连华为大神都推荐过的人工智能学习路线大纲。其风格运用原理学习 实战案例巩固的风格来制作，且全面覆盖AI领域，包括深度学习 计算机视觉 自然语言处理，且全是热门最新技术。

只要你认真看完本文章，我保证一定对你学习AI有非常大的帮助。

文章包含以下几大板块，大家可以选择性阅读：

• 一、人工智能学习路线大纲展示和介绍
• 二、我的学习秘籍“输入、思考、输出”（对你的学习思维一定有启发）
• 三、分享下我的人工智能学习资料包（可以根据大纲找到合适的资料学习）

完整版的人工智能学习路线大纲PDF和泰罗在文末展示的人工智能学习资料包可以私信我口令【666】即可免费获取，只需要你能够给泰罗一个点赞、关注、转发，非常感谢！

一、人工智能学习路线大纲展示和介绍

A：AI必备基础与机器学习

第一模块：Python基础及其工具包实战

• 01.Python快速入门
• 02.科学计算库-Numpy
• 03.数据分析处理库-Pandas
• 04.可视化库-Matplotlib
• 05.可视化库-Seaborn

Python必备工具包解读

热度图效果实战

第二模块：人工智能必备数学基础

• 01.高等数学
• 02.微积分
• 03.泰勒公式与拉格郎日
• 04.线性代数基础
• 05.特征图与矩阵分解
• 06.随机变量
• 07.概率论基础
• 08.数据科学你得知道的几种分布
• 09.核函数变换
• 10.熵与激活函数
• 11.回归分析
• 12.假设检验
• 13.相关分析
• 14.方差分析
• 15.聚类分析
• 16.贝叶斯分析

代码演示数学知识点

应用效果分析

第三模块：机器学习算法精讲及其案例应用

• 01.线性回归原理推导
• 02.线性回归代码实现
• 03.模型评估⽅法
• 04.线性回归实验分析
• 05.逻辑回归代码实现
• 06.逻辑回归实验分析
• 07.聚类算法-K
  means&Dbs
  can原理
• 08.Kmeans代码实现
• 09.聚类算法实验分析
• 10.决策树原理
• 11.决策树代码实现
• 12.决策树实验分析
• 13.集成算法原理
• 14.集成算法实验分析
• 15.⽀持向量机原理推导
• 16.⽀持向量机实验分析
• 17.神经⽹络算法原理
• 18.神经⽹络代码实现
• 19.⻉叶斯算法原理
• 20.⻉叶斯代码实现
• 21.关联规则实战分析
• 22.关联规则代码实现
• 23.词向量word2vec通俗解读
• 24.代码实现word2vec词向量模型
• 25.推荐系统原理
• 26.打造⾳乐推荐系统
• 27.主成分分析
• 28.线性判别分析
• 29.主成分分析降维算法解读
• 30.隐⻢尔科夫模型
• 31.HIIM应⽤实例

PCA降维效果分析

机器学习模型效果展示

第四模块：机器学习&数据挖掘项目实战

机器学习

• 01.Python实战关联规则
• 02.爱彼迎数据集分析与建模
• 03.基于相似度的酒店推荐系统
• 04.商品销售额回归分析
• 05.绝地求⽣数据集探索分析与建模
• 06.机器学习-模型解释⽅法实战
• 07.NLP常⽤⼯具包
• 08.NLP核⼼模型-word2vec
• 09.⾃然语⾔处理特征提取⽅式对⽐
• 10.数据特征预处理
• 11.银⾏客⼾还款可能性预测
• 12.图像特征聚类分析实践

数据挖掘

• 01.快⼿⽤⼾活跃度预测
• 02.⼯业化⽣产预测
• 03.智慧城市道路通⾏时间预测
• 04.特征⼯程建模可解释⼯具包
• 05.医学糖尿病数据命名实体识别
• 06.贷款平台⻛控模型-特征⼯程
• 07.新闻关键词抽取模型
• 08.数据特征常⽤构建⽅法
• 09.⽤电敏感客⼾分类
• 10.机器学习项⽬实战模板

词向量模型(1)

关联规则实战（1）

第五模块：Python金融分析与量化交易实战

• 01.Python基础
• 02.Python基础
• 03.Python基础
• 04.Numpy
• 05.Pandas
• 06.⾦融时间序列分析
• 07.双均线交易策略实例
• 08.策略评估指标
• 09.量化交易解读
• 10.Ricequant回测选股分析实战
• 11.因⼦数据预处理
• 12.因⼦策略选股实例
• 13.因⼦分析实战
• 14.因⼦打分选股实例
• 15.基于回归的策略分析
• 16.聚类与统计策略分析
• 17.Fbprophet时间测序预测神器
• 18.深度学习时间序列预测
• 19.Matplotlib⼯具包实战
• 20.Seaborn

核心知识点应用

回测平台效果

算法效果分析

B：计算机视觉算法及其项目实战

第一模块：深度学习入门算法

• 01.神经⽹络整体架构
• 02.卷积神经⽹络原理与参数解读
• 03.递归神经⽹络与词向量原理解读
• 04.深度学习必备基础知识点

核心知识点精讲

深度学习应用领域分析

第二模块：深度学习框架TensorFlow与PyTorch

深度学习框架TensorFlow

• 01.tensorflow安装与简介
• 02.神经⽹络原理解读与整体架构
• 03.搭建神经⽹络进⾏分类与回归任务
• 04.卷积神经⽹络原理与参数解读
• 05.猫狗识别实战
• 06.图像数据增强实例
• 07.训练策略-迁移学习实战
• 08.递归神经⽹络与词向量原理解读
• 08.递归神经⽹络与词向量原理解读
• 10.基于RNN模型进⾏⽂本分类任务
• 11.将CNN⽹络应⽤于⽂本分类实战
• 12.时间序列预测
• 13.经典⽹络架构Resnet实战

深度学习框架PyTorch

• 01.PyTorch框架基本处理操作
• 02.神经⽹络实战分类与回归任务
• 03.卷积神经⽹络原理与参数解读
• 04.图像识别核⼼模块实战解读
• 05.迁移学习的作⽤与应⽤实例
• 06.递归神经⽹络与词向量原理解读
• 07.新闻数据集⽂本分类实战

RNN⽂本分类

GAN⽹络模型实战

第三模块：OpenCV图像处理框架实战

• 01.课程简介与环境配置
• 02.图像基本操作
• 03.阈值与平滑处理
• 04.图像形态学操作
• 05.图像梯度计算
• 06.边缘检测
• 07.图像⾦字塔与轮廓检测
• 08.直⽅图与傅⾥叶变换
• 09.信⽤卡数字识别
• 10.⽂档扫描OCR识别
• 11.图像特征-harris
• 12.图像特征-sift
• 13.全景图像拼接
• 14.停⻋场⻋位识别
• 15.答题卡识别判卷
• 16.背景建模
• 17.光流估计
• 18.Opencv的DNN模块
• 19.⽬标追踪
• 20.卷积原理与操作
• 21.疲劳检测

OpenCV工具实战

停车场智能车位识别实战

第四模块：综合项目-物体检测YOLO实战

• 01.深度学习经典检测⽅法概述
• 02.YOLO-V1整体思想与⽹络架构
• 03.YOLO-V2改进细节详解
• 04.YOLO-V3核⼼⽹络模型
• 05.基于V3版本进⾏源码解读
• 06.基于YOLO-V3训练⾃⼰的数据集与任务
• 07.YOLO-V4版本算法解读
• 08.V5版本项⽬配置
• 09.V5项⽬⼯程源码解读

MaskRcnn项⽬解读

第五模块：图像分割实战

• 01.图像分割及其损失函数概述
• 02.卷积神经⽹络原理与参数解读
• 03.Unet系列算法讲解
• 04.unet医学细胞分割实战
• 05.U2NET显著性检测实战
• 06.deeplab系列算法
• 07.基于deeplabV3 版本进⾏VOC分割实战
• 08.医学⼼脏视频数据集分割建模实战

分割算法原理精讲

医学心房分割项目

第六模块：行为识别实战

• 01.slowfast算法知识点通俗解读
• 02.slowfast项⽬环境配置与配置⽂件
• 03.slowfast源码详细解读
• 04.基于3D卷积的视频分析与动作识别
• 05.视频异常检测算法与元学习
• 06.视频⼀场检测CVPR2021论⽂及其源码

结合论文知识点解读

视频分类模型实战

第七模块：Transformer实战系列

• 01.⾃然语⾔处理通⽤框架BERT原理解读
• 02.Transformer在视觉中的应⽤VIT算法
• 03.VIT算法模型源码解读
• 04.swintransformer算法原理解析
• 05.swintransformer源码解读
• 06.基于Transformer的detr⽬标检测算法
• 07.detr⽬标检测源码解读
• 08.项⽬补充-⾕歌开源项⽬BERT源码解读与应⽤实例
• 09.项⽬补充-基于BERT的中⽂情感分析实战

DETR目标检测

注意力机制的作用分析

第八模块：3D点云实战

• 01.3D点云应⽤领域分析
• 02.3D点云PointNet算法
• 03.PointNet 算法解读
• 04.Pointnet 项⽬实战
• 05.点云补全PF-Net论⽂解读
• 06.点云补全实战解读
• 07.点云配准及其案例实战

pointnet

点云补全

第九模块：目标追踪与姿态估计实战

• 01.姿态估计OpenPose系列算法解读
• 02.OpenPose算法源码分析
• 03.deepsort算法知识点解读
• 04.deepsort源码解读
• 05.YOLO-V4版本算法解读
• 06.V5版本项⽬配置
• 07.V5项⽬⼯程源码解读

核心知识点通俗解读

姿态估计项⽬实战

第十模块：面向交通驾驶领域的深度学习实战

• 01.深度估计算法及其原理解读
• 02.深度估计项⽬实战源码解读
• 03.⻋道线检测论⽂及其算法实现
• 04.基于深度学习的⻋道线检测项⽬实战
• 05.特征点匹配⽅法原理与论⽂分析
• 06.商汤最新特征点匹配算法实战
• 07.三维重建算法原理分析
• 08.TSDF⽅法应⽤与解读
• 09.商汤最新三维重建项⽬原理与源码解读
• 10.⼈体三维重建项⽬实战

TSDF项目实战

车道线检测项目实战

第十一模块：缺陷检测实战

• 01.物体检测框架YOLO-V4版本算法解读
• 02.物体检测框架YOLO-V5版本项⽬配置
• 03.物体检测框架YOLO-V5项⽬⼯程源码解读
• 04.基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
• 06.Opnecv图像常⽤处理⽅法实例
• 07.Opnecv梯度计算与边缘检测实例
• 08.Opnecv轮廓检测与直⽅图
• 09.基于Opnecv缺陷检测项⽬实战
• 10.基于视频流⽔线的Opnecv
• 11.图像分割deeplab系列算法
• 12.基于deeplabV3 版本进⾏VOC分割实战
• 13.Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程

OpenCV缺陷检测

YOLO-V5钢材缺陷检测

第十二模块：行人重识别实战

• 01.⾏⼈重识别原理及其应⽤
• 02.基于注意⼒机制的ReId模型论⽂解读
• 03.基于Attention的⾏⼈重识别项⽬实战
• 04.AAAI2020顶会算法精讲
• 05.基于⾏⼈局部特征融合的再识别实战
• 06.旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
• 07.基于拓扑图的⾏⼈重识别项⽬实战

REID数据源分析

行人重识系统

第十三模块：对抗生成网络实战

• 01.对抗⽣成⽹络架构原理与实战解析
• 02.基于CycleGan开源项⽬实战图像合成
• 03.stargan论⽂架构解析
• 04.stargan项⽬实战及其源码解读
• 05.基于starganvc2的变声器论⽂原理解读
• 06.starganvc2变声器项⽬实战及其源码解读
• 07.图像超分辨率重构实战
• 08.基于GAN的图像补全实战
• 09.基础补充-PyTorch卷积模型实例
• 10.基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例

GAN模型数据集分析

超分辨率重构

第十四模块：强化学习实战系列

• 01.强化学习简介及其应⽤
• 02.PPO算法与公式推导
• 03.PPO实战-⽉球登陆器训练实例
• 04.Q-learning与DQN算法
• 05.DQN算法实例演⽰
• 06.DQN改进与应⽤技巧
• 07.Actor-Critic算法分析(A3C)
• 08.⽤A3C玩转超级⻢⾥奥

强化学习建模展示

强化学习应用实例

第十五模块：面向医学领域的深度学习实战

• 01.卷积神经⽹络原理与参数解读
• 02.PyTorch框架基本处理操作
• 03.PyTorch框架必备核⼼模块解读
• 04.基于Resnet的医学数据集分类实战
• 05.图像分割及其损失函数概述
• 06.Unet系列算法讲解
• 07.Unet医学细胞分割实战
• 08.deeplab系列算法
• 09.基于deeplabV3 版本进⾏VOC分割实战
• 10.基于deeplab的⼼脏视频数据诊断分析
• 11.YOLO系列物体检测算法原理解读
• 12.基于YOLO5细胞检测实战
• 13.知识图谱原理解读
• 14.Neo4j数据库实战
• 15.基于知识图谱的医药问答系统实战
• 16.词向量模型与RNN⽹络架构
• 17.医学糖尿病数据命名实体识别

算法模型解读

细胞检测实战

第十六模块：模型部署与剪枝优化

• 01.PyTorch框架部署实践
• 02.YOLO-V3物体检测部署实例
• 03.docker实例演⽰
• 04.tensorflow-serving实战
• 05.模型减枝-Network?Slimming算法分析
• 06.模型减枝-Network?Slimming实战解读
• 07.Mobilenet三代⽹络模型架构
• 08.基础补充-PyTorch卷积模型实例
• 09.基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例

Docker应用实战

模型应用案例

C：自然语言处理算法及其项目实战

第一模块：自然语言处理经典案例实战

• 01.NLP常⽤⼯具包实战
• 02.商品信息可视化与⽂本分析
• 03.⻉叶斯算法
• 04.新闻分类任务实战
• 05.HMM隐⻢尔科夫模型
• 06.HMM⼯具包实战
• 07.语⾔模型
• 08.使⽤Gemsim构建词向量
• 09.基于word2vec的分类任务
• 10.NLP-⽂本特征⽅法对⽐
• 11.NLP-相似度模型
• 12.LSTM情感分析
• 13.机器⼈写唐诗
• 14.对话机器⼈

HMM中文分词

RNN文本分类

第二模块：自然语言处理通用框架-BERT实战

• 01.⾃然语⾔处理通⽤框架BERT原理解读
• 02.⾕歌开源项⽬BERT源码解读与应⽤实例
• 03.项⽬实战-基于BERT的中⽂情感分析实战
• 04.项⽬实战-基于BERT的中⽂命名实体识别实战
• 05.必备基知识点-word2vec模型通俗解读
• 06.必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
• 07.必备基础知识点-RNN⽹络架构与情感分析应⽤实例
• 08.医学糖尿病数据命名实体识别

BERT整体框架分析

任务应用

第三模块：知识图谱实战系列

• 01.知识图谱介绍及其应⽤领域分析
• 02.知识图谱涉及技术点分析
• 03.Neo4j数据库实战
• 04.使⽤python操作neo4j实例
• 05.基于知识图谱的医药问答系统实战
• 06.⽂本关系抽取实践
• 07.⾦融平台⻛控模型实践
• 08.医学糖尿病数据命名实体识别

图模型网络

知识图谱模型构建

第四模块：语音识别实战系列

• 01.seq2seq序列⽹络模型
• 02.LAS模型语⾳识别实战
• 03.starganvc2变声器论⽂原理解读
• 04.starganvc2变声器源码实战
• 05.语⾳分离ConvTasnet模型
• 06.ConvTasnet语⾳分离实战
• 07.语⾳合成tacotron最新版实战

不同模型对比分析

整体网络架构分析

第五模块：推荐系统实战系列

• 01.推荐系统介绍及其应⽤
• 02.协同过滤与矩阵分解
• 03.⾳乐推荐系统实战
• 04.知识图谱与Neo4j数据库实例
• 05.基于知识图谱的电影推荐实战
• 06.点击率估计FM与DeepFM算法
• 07.DeepFM算法实战
• 08.推荐系统常⽤⼯具包演⽰
• 09.基于⽂本数据的推荐实例
• 10.基于统计分析的电影推荐
• 11.基于相似度的酒店推荐系统

DeepFM

知识图谱推荐

整个学习路线大纲在这里就算是介绍完了，总得来说确实是一份很完美的人工智能学习路线。

二、我的学习秘籍“输入、思考、输出”

之前我的学习效果是非常低效的，不单单学习速度慢，更主要的是掌握的深度还浅。我个人觉得这是非常危险的学习效应！

通过这么多年我对于学习方法的打磨，现在的我能够快速且深度的掌握一门技能，其核心逻辑就是“输入、思考、输出”。

输入：顾名思义，也就是我们对于知识的摄取，因为有输入才会有所输出，有输出才会有所结果。

但是需要注意三个核心要点：1.要有足够数量的知识摄入（足够多才能保证你的知识储备充足）、2.注意知识摄入的质量（含金量低的知识尽量避免）、3.提高你的输入效果（我们要学会记录要点和带着目标去思考）。

思考：这是我觉得最为重要的一点，我觉得每一门技能应该是感性的，大家想想，如果我们对于现有的知识不加以深度思考，怎么会创造出更为先进的技术呢？

那该怎么锻炼自己的思考能力呢？其一：习惯性的追寻事物的本质，当你发现一种新型的技术或者事物时，应该去思索和寻找它的底层逻辑，它的背景是什么？它是怎么创造出来的？

其二：习惯性建立知识的链接，当我们掌握一种新技能或者新的观点时，别人只能看到这一个点，而你要学会尝试与你其他的知识进行链接，或许它们就会发生质的效果。别人只能看到一点，而你可以通过一个点散发出许多要点。

其三：高频的去运用你所学的知识，一切你不学会去运用的知识都不算是你的知识，当你掌握一门新的技能时，你要思考怎么去运用它为你带来效益。

输出：输出也就是前两步产生的结果，你要学会运用输入的知识以及对于知识的思考，建立属于自己的输出流程，并且不断地优化，从而让自己产出最为优质的结果。

示例：

最近我迷上了视频剪辑，目前在学习中，这是我做的学习计划，大家可以借鉴借鉴。

三、分享下我的人工智能学习资料包

我知道光有学习路线是不够的，还需要对应的学习资料来进行学习，这是我积攒很久的人工智能学习资料包，一直放在网盘，大家需要的话可以私信我口令【666】即可免费获取！

这份人工智能学习路线大纲完整版PDF也放在里面了。

人工智能学习资料包大纲（想知道资料包有什么就看它）

• 【第①部分】超详细的人工智能学习路线
• 【第②部分】人工智能必看书籍（AI宝藏电子书这里都有）
• 【第③部分】60份人工智能行业报告（想了解人工智能行业前景就看这！）
• 【第④部分】人工智能快速入门视频教程合集
• 【第⑤部分】计算机视觉应用项目及其源码
• 【第⑥部分】自然语言处理应用项目及其源码
• 【第⑦部分】人工智能论文大合集
• 【第⑧部分】人工智能学习资源网站整理（找论文、找代码、找AI大佬前辈必备）
• 【第⑨部分】国内外优质学习资源大整合（再也不用自己到处搜刮资料了）

努力就一定会有好的结果，而你的努力会带来类蝴蝶效应，你会发现无论是工作还是生活都在慢慢变好。

没有绝对的天才，只有持续不断的付出。没有人是一蹴而成的，作为大部分普通人中的一员，我们要踏踏实实的走好每一步。

最后，如果觉得本文章对你有所帮助，记得给泰罗一个点赞、转发、关注，让更多需要的人看到！