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學(xué)習(xí)編程，主要掌握Python ，跟著課程也學(xué)習(xí)了一些C、HTML、CSS、JavaScript；學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)科學(xué)的理論和編程方法，如：Pandas, Numpy, Matplotlib等；在線學(xué)習(xí)了四套關(guān)于Machine Learning和Deep Learning的課程。
學(xué)習(xí)人工智能怎么入門階段一是Python語(yǔ)言（用時(shí)5周，包括基礎(chǔ)語(yǔ)法、面向?qū)ο?、高?jí)課程、經(jīng)典課程）；階段二是Linux初級(jí)（用時(shí)1周，包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務(wù)安裝）；階段三是Web開發(fā)之Diango（5周+2周前端+3周diango）；階段四是Web開發(fā)之Flask（用時(shí)2周）；
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階段五是Web框架之Tornado（用時(shí)1周）；階段六是docker容器及服務(wù)發(fā)現(xiàn)（用時(shí)2周）；階段七是爬蟲（用時(shí)2周）；階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能（用時(shí)3周）。
如何自學(xué)人工智能新手可以從基礎(chǔ)的基礎(chǔ)開始學(xué)起，不止線性規(guī)劃和隨機(jī)森林，連筆記本怎么用， NumPy等重要的Python庫(kù)怎么用，都有手把手教程。

到中后期，可以學(xué)著搭高級(jí)的RNN ，厲害的GAN ，這里還有許多實(shí)際應(yīng)用示例可以跑。畢竟，這是一個(gè)注重實(shí)踐的項(xiàng)目。
這里的算法示例，可以用Google Colab來(lái)跑，免費(fèi)借用云端TPU/GPU ，只要有個(gè)Chrome就夠了。沒(méi)梯子的話，就用Jupyter Notebook來(lái)跑咯。
基礎(chǔ)部分，除了有Python指南、筆記本用法，以及Numpy、Pandas這些庫(kù)的用法，還有線性規(guī)劃、邏輯規(guī)劃、隨機(jī)森林、k-means聚類這些機(jī)器學(xué)習(xí)的基本技術(shù) 。
深度學(xué)習(xí)入門，包括了PyTorch指南、多層感知器 (MLP) 、數(shù)據(jù)與模型、面向?qū)ο蟮臋C(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 、嵌入，以及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)。
深度學(xué)習(xí)高階，會(huì)涉及更高級(jí)的RNN、自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) ，以及空間變換網(wǎng)絡(luò) (Spatial Transformer Networks) 等等。
最后是應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是個(gè)重要的方向。除此之外，還會(huì)涉及時(shí)間序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推薦系統(tǒng) ，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，多任務(wù)學(xué)習(xí) ，強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等示例可以運(yùn)行。也可以修改示例，寫出自己的應(yīng)用。