人工智能学习路线图：从入门到进阶

①、为什么学习人工智能？

人工智能如今在计算机专业和其他实体行业中的需求非常大。因此，很多人都希望入门人工智能或者转行到这个领域。人工智能是一个庞大的方向，而目前主要以深度学习为主导。深度学习是机器学习的一种方法，而机器学习又是人工智能的一部分。现在深度学习非常火热，所以我将从深度学习的角度回答这个问题。

②、学习路线的起点

要学习深度学习，首先你必须掌握Python这门编程语言。原因是很多深度学习模型的代码都是用Python实现的，而且目前最流行的深度学习框架PyTorch和TensorFlow也都支持Python开发。所以学习和掌握Python是入门深度学习的必要步骤。如果你还不会Python，也不用担心，入门Python非常简单。现在知乎知学堂推出了一门基于Python的数据开发课程，只需花费一毛钱即可购买学习。现在价格还很优惠，以后就不一定了。所以，赶紧购买吧，这也算是薅羊毛的好机会。

③、学习基础数学知识

当你掌握了Python编程基础后，下一步就是学习一些基础的数学知识。因为如果你对数学一无所知，那么你可能无法理解论文中的公式，更别提推导和复现模型了。不过，不用担心，你只需要掌握一些基本的线性代数和微积分知识即可。深度学习可以说是大量的线性代数中的矩阵运算和微积分中的偏微分应用于梯度下降。掌握了Python编程和基本的数学知识后，你就可以开始学习最基本的深度学习网络模型了。

④、最基本的深度学习模型

尽管深度学习不断发展，涌现出许多新模型，但很多新模型都是基于最基本的模型进行创新和跨领域应用的。这些基本的模型不仅能帮助你理解深度学习，还能为你打下坚实的基础，这对于理解新模型和创新非常重要。接下来，我将列举几个最基本的模型，包括计算机视觉和自然语言处理方向。

1. 计算机视觉（2D图片处理）

– CNN：这个模型已经如雷贯耳，无需过多介绍。
– FCN：膨胀卷积，在分割任务中扮演重要角色。
– RCNN系列：目标检测任务中的霸主，许多下游任务都以Faster RCNN为骨干网络。

2. 计算机视觉（3D视觉点云或者体素任务）

– PointNet/PointNet++：在三维视觉中的开山之作，基于点数据流派。
– VoteNet：何凯明在三维目标检测方向的杰作。

3. 自然语言处理

– RNN：虽然这个模型年纪可能比你还大，但在自然语言处理领域有着巨大的影响力。
– LSTM：对RNN的改进版本，于1997年提出。
– Transform：现在在自然语言处理领域非常流行，其子模型在计算机视觉领域也开始流行。

总结

人工智能学习路线图从入门到进阶，首先要掌握Python编程，然后学习基础数学知识。接着，了解最基本的深度学习模型，如CNN、FCN、RCNN系列、PointNet/PointNet++、VoteNet、RNN、LSTM和Transform等。通过这些学习，你将打下坚实的基础，为进一步学习和创新奠定基础。

感谢您的阅读，希望这篇文章对您有所帮助！

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