From-0-to-Research-Scientist-resources-guide学习指南
从零开始成为AI研究科学家,需要掌握扎实的理论基础和实践技能。本文整理了一份全面的学习资源指南,帮助有志于AI研究的同学规划学习路径。
项目简介
From-0-to-Research-Scientist-resources-guide 是一个为本科生或任何想深入AI领域的人提供的详细学习指南。它涵盖了从数学基础到前沿AI技术的全面内容,旨在帮助学习者建立坚实的知识体系。
学习内容
该指南主要包括以下几个方面的内容:
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数学基础
- 线性代数
- 概率论
- 微积分
- 优化理论
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机器学习
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深度学习
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强化学习
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自然语言处理
数学基础学习资源
数学是AI研究的基石,本指南提供了丰富的数学学习资源:
线性代数
- MIT Gilbert Strang 线性代数课程 - 经典课程,难度适中
- James Hamblin 线性代数视频系列 - 直观易懂
- 3Blue1Brown 线性代数的本质 - 图形化讲解,适合入门
概率论
- Joe Blitzstein 哈佛概率统计课程 - 内容全面,难度较高
- MIT概率课程 - 经典课程
- CMU概率图模型课程 - 高阶内容
微积分
- 3Blue1Brown 微积分的本质 - 图形化讲解,适合入门
- MIT单变量微积分 - 经典课程
机器学习与深度学习资源
在掌握数学基础后,可以开始学习机器学习和深度学习的核心内容:
自然语言处理资源
NLP是AI的重要分支,以下是一些优质学习资源:
- Stanford CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
- Hugging Face NLP课程
- NLP Paper Readings
学习建议
- 打好数学基础,特别是线性代数、概率论和优化理论
- 系统学习机器学习和深度学习的基础知识
- 选择感兴趣的方向(如NLP、CV等)深入学习
- 多动手实践,参与开源项目
- 阅读顶会论文,跟踪最新研究进展
希望这份学习指南能够帮助你从零开始,一步步成长为AI研究科学家。学习的道路可能很漫长,但只要保持热情和毅力,终会达到目标。祝学习愉快,未来可期。