Python人工智能工程师学习路径以及资料推荐

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目录

一、入门阶段(具备基本的数据分析和数据挖掘能力)

1. Python语言

2. Python数据分析

3. Python机器学习

二、初级阶段(具备独立完成一个简单的机器学习项目的能力)

1. 机器学习理论

2. 机器学习库和工具

3. 机器学习实践

三、中级阶段(掌握深度学习模型,能独立应付大部分比赛和项目)

1. 深度学习理论

2. 官方参考文档

3. 机器学习实践

四、 高级阶段(能熟练阅读论文,跟进行业发展;可以实现论文中的新模型;开源社区活跃者)

1. 论文

2. 源码、开源项目

五、大神阶段(发明新的模型,推到行业发展)


一、入门阶段(具备基本的数据分析和数据挖掘能力)

1. Python语言

  • 廖雪峰的个人网站
  • 《Python编程从入门到实践》(到第一部分)
  • Python标准库(可以在完成基础学习的时候学)

2. Python数据分析

  • 《利用Python进行数据分析》(熟悉基本的Python数据处理库)

3. Python机器学习

  • 《机器学习实战》(熟悉机器学习基本模型和概念)
  • 《集体智慧编程》(关于机器学习经典算法和数据挖掘内容)

二、初级阶段(具备独立完成一个简单的机器学习项目的能力)

1. 机器学习理论

  • 《机器学习》周志华
  • 《统计学习方法》李航
  • 《模式识别与机器学习》(即PRML)
  • 林轩田《机器学习基石》《机器学习技法》视频
  • 吴恩达网易云课堂机器学习视频

2. 机器学习库和工具

3. 机器学习实践

三、中级阶段(掌握深度学习模型,能独立应付大部分比赛和项目)

1. 深度学习理论

2. 官方参考文档

3. 机器学习实践

四、 高级阶段(能熟练阅读论文,跟进行业发展;可以实现论文中的新模型;开源社区活跃者)

1. 论文

2. 源码、开源项目

五、大神阶段(发明新的模型,推到行业发展)

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