一、AI人工智能学习路线图—流程篇：
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人工智能视频第一阶段-前置Python基础知识 |
本阶段人工智能课程共计5个知识点，N个免费视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. Python环境搭建与输出； 2. 掌握基础的运算符与判断操作； 3. 熟练掌握循环与字符串的输入与输出操作； 4. 掌握使用字符串、列表、元组等数据结构； 5. 掌握字典、集合与推导式的基本用法； |
| 2、知识点: 1）Python环境搭建和基本概念 计算机组成、Python简介、变量和注释、bug和debug工具、常见数据类型、字符串的输出 2）基础运算与条件判断 输入、类型转换、算数运算、赋值及复合赋值运算、比较及逻辑运算、if条件判断语句 3）循环语句 for循环、while循环、循环语句的应用 4）字符串、列表及元组的常用操作 字符串的索引与切片、字符串常用操作方法、列表常用操作方法、元组常用操作方法 5）字典、集合与常用推导式 字典的特性及常用操作、集合的特性及常用操作、常用推导式的表示方法 |
| 3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《5天人工智能班基础视频教程2020版》[11.30日更新] 密码：90h6（对应上述1-5知识点） |
人工智能视频篇第二阶段-Python高级和应用编程 |
本阶段人工智能课程共计6个知识点，共计N个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 掌握Python面向对象； 2. 熟练掌握Python高级语法及异常、模块、包的应用； 3. 掌握常见数据结构和算法； 4. 掌握Linux系统和mysql数据库的使用； 5. 掌握网络编程和多任务编程； |
2、知识点： 1）面向对象（重点） 类和对象、添加和获取属性、私有方法和私有属性、继承和多态、类方法、对象方法和静态方法 2）高级语法（重点） 异常的捕获、传递和自定义、模块和包的使用、property属性和with语句、闭包和装饰器、深拷贝和浅拷贝 3）数据结构（重点） 时间复杂度和空间复杂度、Python内置类型性能分析、顺序表和链表、队列和栈、排序和搜索算法、二叉树 4）Linux系统和数据库（熟悉） 常见Linux命令的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器的使用、Linux系统软件的安装与卸载、MySQL数据库的常用操作 5）网络编程和多任务编程（熟悉） IP及端口的介绍、socket介绍、基于TCP通信的开发、HTTP协议及其通讯过程、进程、线程和协程的使用、线程同步的方法； |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《4天面向对象教程完整分享2020版》 密码：75mq（此免费视频对应上述1知识点） 2）北京校区- 《2天Linux命令视频教完整版分享2020版》 密码：f2hv（此免费视频对应上述2-4知识点） |
人工智能视频篇第三阶段-机器学习 |
本阶段人工智能课程共计8个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 熟练掌握科学计算库matplotlib的使用； 2. 熟练掌握科学计算库numpy的使用； 3. 熟练掌握科学计算库pandas的使用； 4. 熟悉机器学习库scikit-learn的使用； 5. 熟悉特征工程与模型优化方法； 6. 掌握经典机器学习算法：KNN、LinearRegression、LR、DecisionTree； 7. 熟悉集成学习的思想和算法实例：GBDT、XGBOOST、LightGBM； 8. 熟练应用机器学习方法完成绝地求生玩家排名预测。 |
2、知识点： 1）matplotlib的使用 架构介绍，基本功能实现，实现多图显示，实现各类图形绘制 2）numpy的使用 运算上的优势、数组的形状、数组的属性、数组的基本操作、数组运算 3) pandas的使用 基本数据操作、常用数据结构：DataFrame/Series/MultiIndex、文件的读取与存储、缺失值处理、数据的离散化、数据的合并、交叉表和透视表、分组与聚合 4)scikit-learn的使用 scikit-learn介绍、获取数据集、数据集划分、经典机器学习算法的实例化、常用数据处理工具的实例化 5) 特征工程与模型优化 特征预处理、归一化和标准化、特征选择和降维、交叉验证与网格搜索、模型的保存和加载、欠拟合与过拟合 6) 经典机器学习算法 KNN及KD树、线性回归概念及原理剖析、梯度下降算法介绍、逻辑回归原理详解、决策树算法的原理、朴素贝叶斯算法、SVM、聚类算法、EM算法和HMM 7) 集成学习思想及应用 bagging与boosting的思想、随机森林原理、AdaBoost原理、GBDT原理、XGBoost原理、LightGBM原理 8) 案例：绝地求生玩家排名预测 数据预处理、数据的划分、模型的训练、模型的评估、模型的保存及加载 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《科学计算库3天视频》 密码：rrmb（此免费视频对应上述1,2,3知识点） 2）北京校区-《3天经典机器学习算法视频》 密码：s94t（此免费视频对应上述4知识点） |
人工智能视频篇第四阶段-深度学习图像与视觉处理基础（CV） |
本阶段人工智能课程共计6个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 熟练掌握深度学习框架Tensorflow的使用； 2. 熟练掌握神经网络的构造和计算过程； 3. 熟练掌握经典目标分类CV网络； 4. 熟悉经典目标检测CV网络； 5. 熟悉经典目标分割CV网络； 6. 熟悉OpenCV库和常用图像处理方法； |
2、知识点： 1）TensorFlow的使用 图、会话、张量、OP，数据读取tf.data，模型搭建tf.keras，计算图可视化Tensorboard 2）神经网络 感知机、异或问题、反向传播及其原理、softmax、案例：实现多层神经网络 3) 目标分类 CNN卷积神经网络、卷积神经网络结构：深度学习正则化与算法优化 4) 目标检测 R-CNN：交并比，非极大抑制、Fast R-CNN：ROI pooling、Faster-RCNN：RPN区域建议网络、YOLO系列、SSD：FPN特征金字塔 5) 目标分割 FCN全卷积网络、U-NET：dilated convolutions、Mask R-CNN原理、案例：气球分割 6) OpenCV库及常用图像处理方法 图像的读取与保存、图像的集合变换、图像形态学、边缘检测技术、特征检测和描述、视频的读写操作 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《神经网络与目标分类4天视频》 密码：6rss（此免费视频对应上述1,2,3知识点） 2）北京校区-《2天OpenCV图像处理视频》 密码：lpfa（此免费视频对应上述6知识点） |
人工智能视频篇第五阶段-深度学习与自然语言处理 |
本阶段人工智能课程共计9个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 熟悉深度学习框架pytorch的使用； 2. 熟自然语言处理NLP介绍； 3. 案例：法译英； 4. 文本预处理； 5. RNN及其变体； 6. Transformer的结构及原理； 7. 熟传统序列模型的介绍； 8. fasttext与迁移学习； 9. 经典模型的分析与解读。 |
2、知识点： 1）pytorch的使用 pytorch的安装及基本语法，pytorch的初步应用，损失函数及反向传播，使用pytorch实现Cifar10分类 2）NLP介绍 NLP概念介绍、NLP应用场景介绍 3) 文本预处理 文本的向量化表示、文本对齐、数据增强 4) RNN及其变体 RNN结构解析、LSTM及Bi-LSTM结构解析、GRU及Bi-GRU结构解析、seq2seq框架介绍、案例：生成sharkspeare风格的模型 5) Transformer的结构及其解析 Attention机制、Encoder和Decoder、Multi-head机制、Positional Encoding 6) fasttext解决文本问题 fasttext工具的使用、词向量模型的训练及迁移、文本分类的方法 7) 迁移学习 NLP中的标准数据集、预训练模型及其微调、预训练模型的两种微调方法 8) 经典模型的分析与解读 BERT、ELMo、GPT |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《pytorch的使用及文本预处理3天视频》 密码：oowf （此免费视频对应上述1、2、3知识点） 2）北京校区-《3天RNN、Transformer结构解析视频》 密码：oowf （此免费视频对应上述4、5知识点） |
人工智能视频篇第六阶段-项目实战一 |
本阶段人工智能课程共计9个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 项目背景介绍和Unit的使用； 2. 总体架构和使用工具介绍； 3. 熟悉Neo4j图数据库的使用； 4. 离线部分的架构实现； 5. 命名实体审核任务； 6. 命名实体识别任务； 7. 在线部分的架构实现； 8. 句子主题相关任务； 9. 系统联调与测试。 |
2、知识点： 1）项目背景介绍和Unit的使用 背景介绍，Unit对话API的使用 2）总体架构和使用工具介绍 总体架构介绍、使用工具介绍 3) 熟悉Neo4j图数据库的使用 Neo4j简介、Neo4j图数据库的安装、Cypher的介绍和使用、在python中使用Neo4j 4) 离线部分的架构实现 离线部分简要分析、结构化数据流水线、非结构化数据流水线 5) 命名实体审核任务 任务介绍与模型选用、训练数据集、BERT中文预训练模型、构建RNN模型、模型的训练和使用 6) 命名实体识别任务 命名实体识别介绍、BiLSTM介绍、CRF介绍、BiLSTM+CRF模型、模型的训练和使用 7) 在线部分的架构实现 在线部分简要分析、werobot服务搭建、主要逻辑服务介绍 8) 句子主题相关任务 任务介绍与模型选用、训练数据集、BERT中文预训练模型、模型的微调、训练与部署 9) 系统联调与测试 依次启动所有在线服务、添加打印日志代码进行测试 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《项目实战（一）3天视频》 密码：jwa9 （此免费视频对应上述1,2,3知识点） |
人工智能视频篇第七阶段-项目实战二 |
本阶段人工智能课程共计6个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 项目概述； 2. 环境部署； 3. 项目流程方案； 4. 人脸识别核心技术； 5. 模型训练及测试； 6. 功能实现及项目总结。 |
2、知识点： 1）项目概述 系统架构设计，项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计 2）环境部署 项目开发环境概述、Dlib训练、项目工程目录创建、开发环境配置、性能优化设置、人脸识别解决方案及数据源处理 3) 项目流程方案 目标检测模型实现、数据处理与增强、人脸校正实现、人脸对齐实现、人脸比对和活体检测实现、模型验证：检测，关键点回归，识别验证方案 4) 人脸识别核心技术 基于Dlib与OpenCV等核心技术流梳理、实时活体检测：眨眼检测、实时视频采集及抓拍实现、人脸检测HOG及特征点检测ERT、大规模图像数据集训练方法 5) 模型训练及测试 人脸区域特征样本标注、人脸检测模型的训练与测试、人脸特征点的样本标注、人脸识别之FisherFace及Gabor拓展 6) 功能实现及项目总结 活体检测实现及总结、性别年龄检测实现及总结、表情检测实现与总结、视频寻人，人脸验证实现与总结、疲劳驾驶检测实现与总结、静态识别与动态识别的比较拓展 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《项目实战（二）3天视频》 密码：4ee9（此免费视频对应上述1,2,3知识点） |
人工智能视频篇第八阶段-项目实战三 |
本阶段人工智能课程共计5个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 项目简介； 2. 算法库； 3. 车流量统计实现； 4. 车道线检测的实现； 5. 特定目标车辆的追踪。 |
2、知识点： 1）项目简介 项目架构、项目模块、环境搭建 2）算法库 numba加速、imtils图像处理、cv.dnn深度学习模块、filterpy滤波器实现 3) 车流量统计实现 多目标跟踪、卡尔曼滤波器原理及实现、目标估计运动模型实现、匈牙利算法、sort/deepsort算法原理、多目标跟踪实现 4) 车道线检测的实现 相机校正原理、图像去畸变的方法、基于纹理与颜色特征的车道线提取、基于直方图的车道线的精确定位、车道曲率和偏离中心线距离的计算 5) 特定目标车辆的追踪 one-shot学习、siamese系列网络介绍、siammask目标跟踪、数据集的获取与增强、确定正负样本、模型的搭建、训练和预测 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《项目实战（三）3天视频》 密码：lmpc（此免费视频对应上述1,2,3知识点） |
人工智能视频篇第九阶段-项目实战四 |
本阶段人工智能课程共计6个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 初识智能文本分类； 2. 整体系统搭建； 3. 构建标签词汇图谱； 4. 特征工程与fasttext模型； 5. 多模型训练与预测； 6. 系统联调与测试。 |
2、知识点： 1）初识智能文本分类 智能文本分类介绍，系统重要性、系统的应用场景、自主构建的优势 2）整体系统搭建 后端服务的搭建、输入预处理、图谱匹配、匹配歧义判断、概率调整、概率归一化 3) 构建标签词汇图谱 设置标签树、构建标签树、获得原始数据、获得词汇集、将词汇导入图谱 4) 特征工程与fasttext模型 获得语料集、进行数据分析、特征处理、构建模型结构、进行模型训练 5) 多模型训练与预测 多模型多进程训练、多模型多线程预测 6) 系统联调与测试 系统联调与测试、前端可视化展示 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《项目实战（四）3天视频》 密码：36x7（此免费视频对应上述1,2,3知识点） |
人工智能视频篇第十阶段-面试强化 |
本阶段人工智能课程共计7个知识点，共计n个免费配套视频涵盖 |
1、学习目标： 可掌握的核心能力： 1. 自编码器； 2. 对称权重与深度置信网络； 3. 进化学习； 4. 分布式机器学习； 5. 强化学习； 6. 数据结构和算法强化； 7. 计算机视觉强化。 |
2、知识点： 1）自编码器 自编码器介绍 2）对称权重与深度置信网络 玻尔兹曼机、模型可解释性、模型压缩、迁移学习、终身学习、元学习 3) 进化学习 遗传算法、遗传算子、遗传算法应用 4) 分布式机器学习 分布式机器学习基础、模型、算法、理论、系统 5) 强化学习 学习情境与马尔科夫决策过程、策略、规划算法、学习算法 6) 数据结构和算法强化 无向图与有向图、最小生成树、最短路径、动态规划初步、贪心算法、数据结构与算法的python实现 7) 计算机视觉强化 立体视觉与SLAM之视觉系统参数模型、相机的标定、摄影测量与立体视觉、基于深度学习的立体视觉匹配、视觉SLAM案例实现、点云数据处理技术 |
3、该阶段免费配套视频 1）北京校区-《面试强化2天视频》 密码：2a3g（此免费视频对应上述1,2,3知识点） |
工具篇-学人工智能所用各种文档 | ||
| 资源名称 | 百度网盘一键下载 | 密码 |
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| pandas使用相关文档 | https://pan.baidu.com/s/1ItqToy4nS6ytDquVAH4gNg | mwsm |
| PEP8-python编码规范 | https://pan.baidu.com/s/1Ys54GoL84siwmdgTm5PE2A | zbf8 |
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经验篇-人工智能入门级常见问题(能够解决小白至少90%以上的常见问题) | ||
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| 人工智能常见问题1-人工智能是什么，人工智能与Python语言是什么区别？ | http://bbs.itheima.com/thread-509052-1-1.html | |
| 人工智能常见问题2-为什么选择人工智能，人工智能主流的就业方向是什么，人工智能好就业吗？ | http://bbs.itheima.com/thread-509053-1-1.html | |
| 人工智能常见问题3-学习人工智能AI进阶班，我可以在哪些单位、哪些行业进行工作？ | http://bbs.itheima.com/thread-509054-1-1.html | |
| 人工智能常见问题4- 人工智能目前就业薪资情况如何？ | http://bbs.itheima.com/thread-509055-1-1.html | |
| 人工智能常见问题5-传智人工智能的课程优势是什么？与其他竞品的课程相比较如何？ | http://bbs.itheima.com/thread-509056-1-1.html | |
| 人工智能常见问题6-学完人工智能就业班，我能达到一个怎样的水平？ | http://bbs.itheima.com/thread-509057-1-1.html | |
| 人工智能常见问题7-能说一说人工智能的课程内容和授课模式吗，在哪个校区开设人工智能班? | http://bbs.itheima.com/thread-509058-1-1.html | |
| 人工智能常见问题8-报人工智能AI进阶班需要什么条件，编程无基础能报吗？ | http://bbs.itheima.com/thread-509059-1-1.html | |
| 人工智能常见问题9-我数学基础不好能报人工智能嘛？报人工智能课程对我数学有什么要求？ | http://bbs.itheima.com/thread-509060-1-1.html | |
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| 人工智能常见问题11-若学员已经报了人工智能课程，同时也喜欢爬虫、Python Web开发如何办？ | http://bbs.itheima.com/thread-509062-1-1.html | |
经验篇-AI人工智能经验级技术文章 | ||
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| ECCV2020论文《Dive Deeper Into Box for Object Detection》解读 | http://bbs.itheima.com/thread-509042-1-1.html | |
| 分类中解决类别不平衡问题 | http://bbs.itheima.com/thread-509043-1-1.html | |
| 如何成为顶级开源项目的贡献者（源码篇） | http://bbs.itheima.com/thread-509044-1-1.html | |
| 个性化推荐之路 | http://bbs.itheima.com/thread-509045-1-1.html | |
| 计算机视觉应用——深度相机中的结构光技术 | http://bbs.itheima.com/thread-509046-1-1.html | |
| CVPR2020GNN解读 | http://bbs.itheima.com/thread-509048-1-1.html | |
| 热点--英伟达发布Orin系统芯片助力AI加速 | http://bbs.itheima.com/thread-509047-1-1.html | |
经验篇-学AI人工智能是否可以找到高薪工作?（还怀疑人工智能是否有前途的人必看） | ||
| 已毕业班级名称 | 对应链接 | |
| 1、北京AI1期，毕业14个工作日，平均薪资17k！就业率达70% | 疫情也没有影响人工智能学科的高效就业！ | |
| 2、北京AI2期，毕业18个工作日，平均薪资18.3k，就业率达90% | http://bbs.itheima.com/thread-509050-1-1.html | |
| 3、北京AI3期，毕业3个工作日，平均薪资18.8k，就业率达92% | http://bbs.itheima.com/thread-509051-1-1.html | |
案例篇-人工智能学员故事(人工智能好学吗？现在学还来得及吗？能高薪吗？) | ||
好消息：视频版学员故事已经拍摄，正在生成中，敬请期待 | ||
| 资源名称 | 对应链接 | |
| 北京- 口碑的力量，传智播客人工智能学员讲述励志青春故事 | http://bbs.itheima.com/thread-508753-1-1.html | |
| 北京-知识改变命运，想通过技术改变工作与薪酬，去传智是不错的选择 | http://bbs.itheima.com/thread-508755-1-1.html | |
| 北京-AI人工智能学习经历：虽然短，但充实 | http://bbs.itheima.com/thread-509037-1-1.html | |
| 北京-学习的路上有的是风景和挑战，但我们无所畏惧 | http://bbs.itheima.com/thread-509038-1-1.html | |
| 北京-黑马AI5期的老师们很负责，感谢他们 | http://bbs.itheima.com/thread-509039-1-1.html | |
面试篇-人工智能面试帖大集合（想找工作少走弯路，强烈推荐看） | ||
| 资源名称 | 对应链接 | |
| 北京人工智能1期学员从企业带回的笔试面试真题分享 | http://bbs.itheima.com/thread-508739-1-1.html | |
视频篇-人工智能发展前景如何？听听黑马北京06期学员的声音 | ||
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为了摆脱宿命，经朋友介绍来黑马程序员学习 |
做过游戏开发，选择来黑马程序员继续挑战自己 | |
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通过姐姐的同学的朋友介绍，来黑马程序员学习实现生活自由 |
来黑马程序员完成就业拒绝颓废 | |
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IOS从业3年，选择来黑马继续蜕变！ |
来黑马学人工智能，快速实现择业和高薪就业！ | |
| 欢迎光临 黑马程序员技术交流社区 (http://bbs.itheima.com/) | 黑马程序员IT技术论坛 X3.2 |
