AI学习经验总结

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零基础入门深度学习：介绍概念原理性的东西

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深度学习：
吴恩达深度学习视频：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
吴恩达深度学习学习笔记：
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                                         https://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/79913655
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吴恩达机器学习视频：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029
莫烦恼深度学习教程：https://morvanzhou.github.io/learning-steps/
　　　　　　　　　　https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial
莫烦机器学习课程笔记： https://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/73320937
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机器学习包含了统计学，微积分，线性代数和概率论知识，关系如下：链接

1. 微积分告诉我们怎样优化

2. 线性代数让算法适用于大型数据集

3. 概率论帮我们预测某个特定输出的可能性

4. 统计学则表明是不是我们的目标

　　机器学习基石笔记

　　机器学习技法笔记

GitHub 上有哪些有趣的关于 NLP 或者 DL 的项目？

Reinforcement Learning: An Introduction:
1. 原书籍地址：http://incompleteideas.net/sutton/book/bookdraft2017nov5.pd
2. 课程代码地址：https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
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ai 学习 https://github.com/apachecn/AiLearning

机器学习该怎么入门？https://www.zhihu.com/question/20691338/answer/248678328

 计算机视觉

【AI白身境】计算机视觉都有哪些研究方向

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小白入门计算机视觉：这是最全的一份CV技术学习之路