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title: AI 入门路线
date: 2019-01-29
updated: 2019-02-03
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# AI入门 路线
0. 准备:算法与数据结构、高数、线性代数、概率统计
    1. 系统学习:清华邓俊辉老师《数据结构(C++语言版)》(代码全),算法4版(重实践),算法导论(偏数学证明)
    2. 扩展:编程之美、编程珠玑
1. 机器学习入门
    0. 科普性质的:超智能体 https://zhuanlan.zhihu.com/YJango
   1. 视频: 林轩田 台湾大学 《机器学习基石 上下》 
   2. 书籍《机器学习实践》
   3.  Andrew Ng的Mooc课程?过于简单(只限了解)
   4. 适合程序员的ML 入门课:注重代码实践而非数学  http://course18.fast.ai/ml 
        1. 介绍:https://www.fast.ai/2018/09/26/ml-launch/
2. 深度学习入门/图像识别入门
    1. Stanford Li Feifei CS231N, 一步步构造复杂的神经网络, 包括DNN, CNN, RNN等
3.  NLP
    1. 推荐课程: CS224N Stanford
4. RL入门
    1. RL部分首推Deepmind的UCL RL课程
    2. RL进阶 Stanford CS294

# 参考
- 从入门到进阶——全网最优秀的机器学习课程小结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/54559893
  1. 笔记