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二、经典书籍推荐

《人工智能:一种现代的方法》

AI领域经典教材,涵盖问题求解、机器学习、知识表示等,适合系统学习理论。

Python编程:从入门到实践》

通过项目实践掌握Python基础,为后续AI编程打下基础。

《大模型基础》(浙大免费电子书)

由浙江大学团队编写,聚焦大模型架构、Prompt工程等前沿内容,GitHub上免费下载。

其他书籍

《学习OpenCV 3》《终极算法》等,分别针对计算机视觉和机器学习算法。

三、实践与工具

飞桨AI Studio

提供云端GPU和项目案例,支持动手实践深度学习项目。

开源社区与工具

GitHub上的开源项目(如TensorFlow、JAX)可学习实际代码。

编程练习

通过Kaggle等平台参与数据竞赛,结合理论进行实战。

四、学习建议

数学基础:先补充线性代数、概率论和微积分,可通过MIT OpenCourseWare免费学习。

循序渐进:从基础概念→机器学习→深度学习→专项领域(如NLP、CV)逐步深入。

重复与复习:重复学习核心概念,结合不同平台资源加深理解。

通过以上资源,你可以从零基础逐步构建AI知识体系,并根据兴趣选择细分方向深入。如果想要快速学习AI技术就来达内。

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