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
  • 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