AI学习路线

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了AI学习路线相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

学习路线:
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经典的李宏毅机器学习课程,学完就很厉害了。
colab、pytorch、dnn、cnn、attention、rnn、gnn、gan、flow、解释性、攻击、RL、元学习
都是AI方面最为重要的基础。
配套课程网站:https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2022-spring.php
有很多经典实验。
很多方向,不必要每一个都看,需要的就去学就好了。

colab:谷歌的免费GPU平台,很常用
pytorch:最常用的深度学习框架
dnn:全连接神经网络
cnn:卷积神经网络(偏cv)
attention:注意力机制
rnn:循环神经网络(序列模型)
gnn:图神经网络(关系建模)
gan:生成对抗网络(生成)
flow:可逆流生成模型(生成)
iml:可解释性机器学习(解释)
攻击:神经网络攻击(攻击防御)
RL(强化学习)
元学习:学习如何学习

https://www.bilibili.com/video/BV1Pa411X76s/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=18b356e2d50796866c8e0e98f6166682
经典的吴恩达的深度学习课程,数学原理深入浅出。
更加入门和基础。

以上是关于AI学习路线的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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