推荐教程

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基础书籍推荐

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实践代码示例

class SimpleCalculator:
    def __init__(self, number1, number2):
        self.num1 = number1
        self.num2 = number2

    def add(self):
        return self.num1 + self.num2

    def subtract(self):
        return self.num1 - self.num2

calc = SimpleCalculator(10, 5)
print(calc.add())  # 输出结果: 15
print(calc.subtract())  # 输出结果: 5

高数与线代

• 高数：导数、积分、微分方程等基础知识
• 线代：向量、矩阵、线性变换等关键概念

概率论

• 基本概念：概率、期望、方差、分布函数等基本内容

网络资源推荐

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必备工具

• Numpy：用于数值计算
• Pandas：数据处理的强大工具
• Matplotlib：数据可视化的基础库

实践代码示例

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = np.random.rand(100, 2)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])

# 绘制散点图
plt.scatter(df['Column1'], df['Column2'])
plt.xlabel('Column1')
plt.ylabel('Column2')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

学习路径与资源

• 入门：吴恩达机器学习课程 开始学习
• 实战：菜菜sklearn实操教程 动手练起来

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• 《机器学习》（西瓜书）
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神经网络基础

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网络资源推荐

• 吴恩达深度学习课程：涵盖神经网络、CNN、RNN等核心内容
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NLP方向入门项目

• Bert文本分类：下载模型，进行模型调优和预测
• 实体识别：使用HMM、CRF等模型进行命名实体识别
• 对话机器人：基于知识图谱实现对话系统

Github项目探索

• 更多NLP项目：搜索NLP项目进行深入研究

公众号获取资源

• AI有温度：公众号回复学习书籍获取10本AI学习书籍电子版

作者简介

• 泰哥：提供免费学习资源与交流社群，致力于AI教育与分享。

通过上述指南，从基础的Python编程开始，逐步深入到数学、数据分析、机器学习与深度学习，再到实际项目实践及持续学习，为你的AI之旅铺平道路。希望每位学习者都能在AI的广阔领域中找到属于自己的舞台。