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二、經典書籍推薦

《人工智能:一種現代的方法》

AI領域經典教材,涵蓋問題求解、機器學習、知識表示等,適合系統學習理論。

《:從入門到實踐》

通過項目實踐掌握Python基礎,為后續AI編程打下基礎。

《大模型基礎》(浙大免費電子書)

由浙江大學團隊編寫,聚焦大模型架構、Prompt工程等前沿內容,GitHub上免費下載。

其他書籍

《學習OpenCV 3》《終極算法》等,分別針對計算機視覺和機器學習算法。

三、實踐與工具

飛槳AI Studio

提供云端GPU和項目案例,支持動手實踐深度學習項目。

開源社區與工具

GitHub上的開源項目(如TensorFlow、JAX)可學習實際代碼。

編程練習

通過Kaggle等平臺參與數據競賽,結合理論進行實戰。

四、學習建議

數學基礎:先補充線性代數、概率論和微積分,可通過MIT OpenCourseWare免費學習。

循序漸進:從基礎概念→機器學習→深度學習→專項領域(如NLP、CV)逐步深入。

重復與復習:重復學習核心概念,結合不同平臺資源加深理解。

 通過以上資源,你可以從零基礎逐步構建AI知識體系,并根據興趣選擇細分方向深入。如果想要快速學習AI技術就來達內。

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