学习路线
原作者： B站 水论文的程序猿`
修改者：Freak
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PDF电子版 网上到处都有
视频观看建议
粗看定位方向 先快速浏览，确定学习重点。
避免钻牛角尖 前期学习无需过度纠结细节，注重整体理解。
你现在参加的不是高考，无论是学习什么，特别是前期，都不要较真和抠细节
理论知识
数学（10-20 天）
基础内容 考研数学二知识 + 概率论补充。
学习资源 B 站搜索相关数学课程。
AI 基础（50-80 天）
机器学习和深度学习，点到为止，但是不能不知道，理论大概明白就行，即给你一个基础理论中的算法名字，你大概知道这个算法能干什么，大概知道怎么干的。数学推导大概懂一个过程怎么回事就行，你又不是数学专业的。
入门（10 天）
《人工智能基础（高中版）》陈玉琨、汤晓鸥（零基础必看）
核心（10-20 天）
《统计学习方法》李航（第一版）配套视频 B站《统计学习方法》课程
监督学习看到提升方法（集成学习）章节，其他一般不看；无监督学习看到聚类算法即可，其他一般不看。
深度学习（10-20 天）
《深度学习》lan Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
第 6、9、10 章看看就行了。
进阶课程（20-30 天）
第 12、13、15、16 节有需要的去看（没需要不要浪费时间）。机器学习《统计学习方法》一起配套看，视频偏难，书本偏简单；深度学习部分配套《深度学习》一起看。推荐观看这个老师的课程。
其他资源
UP 主机器学习博客（简单易懂）。
吴恩达机器学习课程（选看，不必要）。
注意：深入科研需补充《凸优化》《机器学习》（周志华）等，但如果只是想要水论文，上述的够了。
Transformer（10-20 天）
AI 其他领域（60-110 天）
有了上述的学习，AI你算是入门了，这个时候可以在B站随意学习，不存在谁好谁坏，大家都差不多。
代码实践
Python（20-30 天）
核心是掌握编程思想，以项目实战优先，知道项目是怎么从0到1做出来的。
视频教程（含实战项目）
夸克网盘：链接（提取码：DNjs）
百度网盘：链接（提取码：6uu3）
配套博客：Python 学习笔记。
Sklearn（10-20 天）
一般不推荐大家学习 Sklearn，看个人情况。
夸克网盘：链接（提取码：wKHF）
百度网盘：链接（提取码：8nyx）
配套博客：Sklearn 教程。
PyTorch（10-20 天）
优先使用 PyTorch，TensorFlow 1.x狗都不用。
网易云课堂《PyTorch 教程》（B 站有搬运）。
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