清华AI学霸的上岸笔记，热乎！

小伙伴们，大家好。

前一阵子，我花了不少时间，给大家整理了一套 2022 最新的人工智能全套学习资料（前 200 名粉丝可免费领取），里面包括AI从入门到进阶各个阶段用到的学习资料。

比如，人工智能必备数学基础、深度学习框架、一条完整的计算机视觉学习路线，包含计算机视觉核心技术 (如 yolo3、行人目标检测、典型的图像识别实践案例等等 ) 核心技术，也包含NLP领域的一些热门技术（ 如Bert、知识图谱、文本增强等等 ），全面覆盖了各大技术重点、面试难点、进阶要点！

具体包含哪些内容，请往下看，发车！

1、一些筛选过经典的AI书籍

深度学习“四大名著”

• 《Deep Learning with Python》

• 《Python Machine Learning》

• 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》

• 《Deep Learning》

每本书都有各自的特色。但适合自己的才是最好的，很难有统一的标准和学习线路。从我的角度出发，我觉得一般的适合大多数同学的阅读顺序为：3 -> 2 -> 1 -> 4。如果分侧重的话，我觉得 3 和 1 非常不错 。最后，修炼一下深度学习内功心法，即 4、2 可以选读。

2、AI工程师必会一门深度学习框架

作为一名AI工程师，掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。

这套资料非常详尽全面，带你从零训练网络，独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的训练和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架），通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。（资料已经全部整理好）

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3、一条保姆级的计算视觉学习路线及完备资料 (从基础到进阶)

这个教程里面包含了视频讲解、PPT以及代码，知识脉络会从高数（线性代数、概率论等）讲起，带你重新理解数学知识体系，亮点之一在于不仅会讲基于深度学习下的计算机视觉（计算机视觉的“今生”），为了让你更好的学习计算机视觉，还会带你了解计算机视觉的“前世”，也就是“传统计算视觉”。

在整个课程中，会把计算机视觉所涉及的核心技术全部融入进去，同时包含各种主流的模型、库（opencv）、以及典型前沿技术（如yolo等）。

本教程的出品人王小天，目前就职于BAT之一，AI算法高级技术专家，法国TOP3高校双硕（计算机科学和数学应用双硕士）毕业。

他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文，具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。

4、AI初学者必须要懂的那些NLP技术

自然语言处理(NLP)也是数据科学里的一个分支，一般情况下一个初级NLP工程师的工资从15万-35万不等，所以掌握NLP技术，对于人工智能学习者来讲是非常关键的一个环节。

教程会从自然语言处理的基本概念与基本任务出发，对目前主流的自然语言处理应用进行全面细致的讲解，包括文本分类，文本摘要提取，文本相似度，文本情感分析，文本特征提取等，同时算法方面包括经典算法与深度学习算法的结合，例如LSTM，BiLSTM等，还会就一些典型技术进行深度剖析，如bert大家族讲解、智能问答系统、知识图谱等等。

教程的出品人是宋学林，毕业于美国常春藤名校计算机专业，自然语言处理资深技术专家，有8年人工智能领域实战经验。

他在阿里、百度等大厂均带过团队，主攻自然语言处理方向。在智能问答，文本分析领域都有深入研究。负责过大型人机交互系统、推荐系统的架构设计和算法选型，对真实落地场景有着丰富经验。在国内外自然语言处理相关顶级算法赛事均有Top成绩，发表过多篇技术论文与技术专利。

6、应有尽有AI书籍大宝库（持续更新中..）

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