人工智能核心基础 - 规划和概要
閱讀時間約 3 分鐘
Hi，你好。又见面咯，我是茶桁。
在之前，我花了两个来月的时间撰写了「Python篇」和「数学篇」，希望小伙伴们在正式进入AI之前能够打好一个基础。那么今天开始，我们将正式开始AI基础的学习。
在本篇开始之前，我需要跟“方格子”的读者说一声抱歉，由于方格子对数学公式支持不太友好的缘故，所以整个数学篇我都未在方格子上进行发布。如果大家对这部分基础感兴趣，可以去关注我的微信公众号「坍缩的奇点」，所有内容都可在那里进行了发布。
这一节课咱们先不着急直接开始课程，而是聊一下本次课程的一个规划。
在整个课程规划中，我们将会直接从机器学习开始入手，进入深度学习，然后开始接触RNN、CNN以及三大方向：NLP、CV和BI。核心能力将会分成四大部分进行展开精讲。
目录规划
基础能力
- 人工智能导论
- 机器学习初探
- 机器学习进阶（这部分会比较长）
- 深度学习进阶
- RNN
- CNN
- 自然语言处理基础（NLP）
- 计算机视觉基础（CV）
- 商业智能（BI）
BI精讲
- 预测全家桶与机器学习四大神器
- Fintech数据分析
- 数据可视化与DashBoard
- ALS算法与推荐系统
- SVD矩阵分解与基于内容的推荐
- PageRank、图论与推荐系统
- Graph Embedding
- 强化学习
NLP精讲
- 自然语言处理的基本过程
- 向量空间模型
- 自然语言处理初步
- 语言模型和概率图模型
- 词向量模型Word2Vec
- Transformer与BER,大规模预训练问题
- 自然语言生成
- 自然语言处理与人工智能前沿
CV精讲
- 初阶计算机视觉：图像处理
- 中阶计算机视觉：图像描述
- 中阶到高阶的关键：CNN方法
- 计算机视觉中的图像分类
- 深度学习之单阶段目标检测
- 深度学习之两阶段目标检测
- 计算机视觉中的图像分割
- 计算机视觉中的目标跟踪
内容输出方式
以上目录中的四个部分都属于核心部分，每一个部分都会单独开一个专栏目录。一个是因为收费课程，拆散之后大家可以按照自己的需要进行购买，再一个也是将四部分区分的清晰一点。
虽然每一张专辑都是收费的，但是也并不是所有内容都需要进行购买才可查看。有的时候为了吸引流量，即便没有购买专辑，部分章节会开放阅读全部。
以上目录仅供参考，目录是按照内容概要进行规划的，并不等于实际章节。就像我在写数学篇的时候，本来就只规划了4个知识点，但是其中一个知识点可能会讲7、8个章节，也可能3、4篇就讲完了。所以届时的内容，会比从目录上看要多的多，起码就基础部分的机器学习这一知识点，可能就要十几、二十节课才能讲完。
代码库
在咱们的整个讲解过程，演示代码是不可避免的，并且其中还会包含很多数据。这部分内容基本上都会在咱们的《茶桁的AI秘籍》的代码仓库中找到，地址为：https://github.com/hivandu/AI_Cheats
其中部分数据集可能因为太大会上传到百度网盘并分享出来，分享一般都会放在文末，大家可以自取。
其他
如果您阅读时感觉文章不完整，那应该是该网站我暂时无法发布收费专栏，所以我仅提供了部分内容。
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基于上一节课咱们的整体强度有点大，而且咱们马上也要进入高强度内容了，那么这一篇咱们就稍微水一篇吧。来聊聊天，讲讲学习人工智能的一些事项。
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上一章中，我们谈论了人工智能在时间维度上的不同时间不同的侧重点，这只是一个片面的方面。当然除此之外，我们还要从其他方向来认识人工智能，才能更加的全面。
那下面，我们就分别从方法论，问题范式和研究对象来分别认识一下人工智能，看看有没有什么不一样的心得。
从方法论上来讲
Hi，你好。我是茶桁。
非常开心能够和再次见面，能够和大家一起来学习人工智能的这个课程部分。接下来我会给大家一个既内容充实又包含了一点点难度的这样的一个课程。
我希望上完我的课程之后，能够有所收获。能够收获到自己看本课程时期望的目标。
我们首先要有一个信任，你相信我基本上常见的我都是遇到过
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