这是一份学长根据自己学习的经验，和踩过的坑，肝了几个大夜修改了n多次，肝出来的深度学习零基础学习计划。

这份学习计划和现在网上的学习计划不同的地方在于，不管你是零基础的 研究生还是本科生，或者是 转行人员 都可以根据这份学习计划进行学习。

学习计划里面的配套的资料都已经打包好了，为了避免添加人数过多出现频繁，大家可以扫码进群领资料，让她发给你。

学习计划简介

第一部分

python

这部分首先需要学习 Python，因为Python是人工智能最简单易用的语言，要学好人工智能Python是必不可少的。

学习这部分需要 Python和数学基础、Python函数、Python面向对象编程、推荐跟着 Python菜鸟教程学习，学到内置函数这章就可以了。

数学基础

需要用到的知识有：

• 高等数学：函数、极限与连续、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、函数的积分、定积分的应用、向量与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数微分学的应用、常微分方程

• 线性代数：矩阵/张量乘法、n维向量与向量空间、线性方程组、矩阵的特征值与二次型

• 概率论：随机时间与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布大数定律和中心极限定理

• 机器学习数学基础：卷积、信号的分析、傅里叶变换及其扩展变换、滤波及机器学习

• 最优化方法:最优化问题与数学预备知识、凸性、最优性条件、算法的概念

看着很多东西要学，但是其实不是很难，推荐大家跟着 白话机器学习、深度学习数学 这两本书学习，学完基本就能掌握 机器学习深度学习基础数学了。

后续想更进一步可以深入学习下这三本书，对人工智能底层的数学讲解的十分细致。

大家有想系统学习机器学习深度学习数学的，可以扫码进群领资料，里面包含机器学习深度学习从入门到进阶的数学资料（包含PDF）。

第二部分

这部分需要学的包括 Numpy、Pandas 这两个 Python 库，以及 深度学习框架、代码。

PyTorch

基于PyTorch2.0的深度学习入门教程视频，所有pytorch2.0新功能都有！

100％向后兼容，学完直接可以做项目！

TensorFlow

推荐教程：北京大学TensorFlow2.0公开课

• 设置TensorFlow
• 加载数据集
• 构建神经网络模型
• 训练并评估模型

深度学习代码

一个逐行解释代码的网站

左边是注释，右边是代码，对初学者非常友好。这个网站很多关键词都是带超链接的，点击即可跳转到对应知识点。

而且这个项目会持续更新，真的不要太香。

可视化工具streamlit

无需前端知识，只用Python就可以写出可交互式网站

大家可以跟着这本教程书学习

深度学习书籍推荐

计算机视觉

神经网络进阶

书籍推荐

这本书的核心是教你如何在没有任何库的情况下自行构建神经网络，并且这本书重要的知识点都有视频加以讲解，大家点击即可跳转非常方便。

另外我还把这个学习路线做成了 思维导图 的形式，也可以分享给大家。

免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、机器学习、深度学习与神经网络等视频、课件源码、毕设项目、AI热门论文等。

下面是截图，扫码进群免费领取：扫码进群领资料

我会在群里与朋友们定期分享人工智能的发展就业情况与相关资料。

最后祝大家天天进步！！