AI学习笔记 - 学习路径
数学基础
- 高等数学
- 极限与连续
- 导数与微分
- 积分
- 级数
- 线性代数
- 矩阵运算
- 向量空间
- 特征值与特征向量
- 奇异值分解
- 概率论与数理统计
- 概率分布
- 随机变量
- 参数估计
- 假设检验
- 最优化方法
- 线性规划
- 非线性规划
- 动态规划
机器学习
- 基础理论
- 监督学习
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 支持向量机
- 无监督学习
- 聚类算法
- 降维算法
- 强化学习
- 监督学习
- 算法实现
- 传统机器学习算法实现
- 机器学习框架使用（如scikit-learn）
深度学习
- 基础理论
- 神经网络基础
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 变分自编码器
- 生成对抗网络
- 框架与工具
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
计算机视觉
- 图像处理基础
- 图像增强
- 图像滤波
- 边缘检测
- 图像分割
- 目标检测与识别
- 目标检测算法
- 人脸识别
- 行为识别
自然语言处理
- 文本处理基础
- 词法分析
- 句法分析
- 语义分析
- 语言模型
- 传统语言模型
- Transformer模型
- 预训练模型（如BERT、GPT）
近期在学数学基础, AI学习笔记先暂置