这3张脑图，带你清晰人工智能学习路线

人工智能发展到现在，可以说普及度已经相当高了。但是对于如何学习，依旧有不少技术人觉得无从下手。的确，人工智能复杂，但并不神秘。它建立在以线性代数和概率论为骨架的基础数学上，通过简单模型的组合实现复杂功能。在工程上，深度神经网络通常以其恒河沙数般的参数让人望而却步；可在理论上，其数学原理却具有更好的可解释性。从事年薪百万的高端研究固然需要非凡的头脑，但理解人工智能的基本原理绝非普通人遥不可及的梦想。

为了让大部分人有一条清晰的学习路线，我整理出下面三张脑图，包括数学基础、机器学习和深度学习三大模块。非常推荐大家保存到手机，以便对照着查缺补漏。

这三张脑图，出自我在极客时间推出《人工智能基础课》专栏，现在已完成 3个月的更新，我希望这个专栏可以普及人工智能知识，让大家更有效地入门和进阶人工智能。

作者和专栏介绍

我是王天一，是北京邮电大学的工学博士，在读期间主要研究连续变量量子通信理论与系统，主持并参与了多项国家级 /省部级科研项目，并以第一作者身份发表了 5篇 SCI论文。

目前我在贵州大学大数据与信息工程学院任职副教授，主要研究方向是大数据与人工智能，研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。

可以说，在人工智能领域，我有扎实的理论基础，可以为你清晰地讲述各个知识点，以及它们背后的逻辑。

下面是专栏目录，共有 7大模块，为你全方位解读人工智能的基础知识。

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专栏自去年 12月上线以来，已经有近 5000名学员加入学习，我也收获了不少读者留言和点赞。我非常享受和大家交流、探讨产生的思维碰撞，当然，也欢迎你加入。

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