人工智能2021最新学习路径指南附python练习(清晰代码窗口图)
AI 这个词无论是政府工作报告，还是民间大神都在进行重点推荐，因为它就是未来。
一个可以遇见的未来机遇，自然要抓住。每个人对于人工智能的预期不同，有的人喜欢研究原理，有的人喜欢琢磨应用，有的人喜欢学习新技术。
作者在从业过程中，发现很多人对人工智能的概念和理解是有偏差的，或者说一些想学习人工智能的人，他们都不知道该如何进行。
为了让更多的人了解和熟悉人工智能领域的相关知识，特别分享这篇文章，欢迎点赞收藏。
真实的人工智能概念是什么？
新人眼中的人工智能，是应用程序，它能够自动化运行帮你完成任务。
专家眼中的人工智能，是深度学习，它能在大量数据中发现规律和表现。
深度学习才能让机器有机会成为人们最初定义的那个目标“AI“。
认知之后的脚踏实地！
这张图既能提升认知，也是具体的学习方向指引。
不推荐到网络上搜集概念，因为你看得越多，被概念纠缠得越深。
熟悉基本结构后进入真正的学习世界。
学习规划
预备知识
Python基础+数据分析基础+机器学习基础
A、Python因为它的简单易用，学习它真的不要太方便，涉及到的安装及配置，我分享的文章里面有，自行观看。
B、有了python基础之后，就可以进行数据分析方向的学习了，这里面包含了运用爬虫进行数据抓取、数据整理、特征转换、特征抽取等内容。
C、数据分析学习之后，就可以进行机器学习知识的探索了。
最重要的知识结构就是建模。
说了这么多，很多小伙伴的脑袋是不是感觉都大了，这得需要多长时间？我得回答，两个月！能认真学习我推荐的几本书籍两个月轻松入门。
强烈建议只看后台推荐的三本书，能把他们吃透足够。
学习过程中遇到的环境搭建问题，请及时关注作者更新。
系统入门
经过一段时间的学习，恭喜你终于入门了。在这个过程中你可能已经找到了自己感兴趣的编程方向，不再执着于人工智能的学习，没有关系！真的没有关系！
兴趣才是你最好的老师，保持对一份知识的热情，比什么都重要，我希望能有更多的小伙伴加入到python，加入人工智能编程的行列，同时也希望你们能在学习中找到快乐。
回归正题：
对于编程和机器学习有了基础认识后，我们就要进入深度学习的板块了。这里面最重要的概念就是----建模
包括：
建模第一步：数据处理
建模第二步：设计模型
建模第三步：模型优化
熟悉python和numpy构建神经网络的过程
这些知识作为打底，你就可以接触深度学习的实际应用了。
比如：有很多，只举例常见的
手写数字的识别
计算机视觉-卷积神经网络
自然语言处理
情感分析
你可能很疑惑，为什么这块没有具体的讲解呢？
因为没有基础。最好的办法就是先确立一个概念。
实践入门
好的。
这时候的你开始思考如何用你学到的知识解决实际问题，可是该运用一个什么的流程来制作解决方案呢？
看来，学习还是不能停，只不过这时候理论要少，实操要多。
最好的实践入门包括：计算机视觉和自然语言处理
有哪些实用案例值得关注呢？
新冠疫情的可视化
手势识别
车牌识别
每日热点信息
这些跟生活息息相关的内容，值得我们运用自己掌握的技术去实现它。
实践进阶
到了这个阶段，就开始接触普通人连标题都看不懂的领域了。
RCNN系列目标检测算法
YOLO系列目标检测算法
PP-YOLO优化策略
AnchorFree系列算法
循环神经网络
注意力机制
机器阅读
强化学习(RL)
基于表格型方法求解RL
基于神经网络方法求解RL
基于策略梯度求解RL
这时候，如果你还能平心静气的学习，那说明你找到了真爱。
当你一步一步地走到这个阶段的时候，你会发自内心的、由衷的、开怀地说出一句话：
原来如此！
然后往前一看：加油吧！但愿归来仍是少年！
附录：作者惯例之脚踏实地分享（python 练习）
目标：在编辑器中打印出下面的图形
先观察，答案就在后面，不要着急看！
思考一下，你要怎么实现这个目标？