《AI资料: 从入门到精通的人工智能学习路径与实战项目指南》旨在为人工智能学习者提供全面路径规划与资源推荐。内容涵盖Python编程基础、数学基础（高数与线代）、数据分析（爬虫基础与工具如Numpy、Pandas、Matplotlib）、机器学习（理论与实践）、深度学习入门书籍、以及实战项目指南（如自然语言处理的Bert文本分类、实体识别和对话机器人）。本书旨在帮助初学者系统构建AI知识体系，并通过实践快速提升技能。学习AI追求循序渐进，持续实践与知识更新至关重要。

• B站课程推荐：

  • 视频链接：视频链接 - 从P116开始，快速掌握Python基础。示例代码：

    print("Hello, World!")

  • 视频链接：视频链接 - 层次分明的Python教程，从理论到实践，轻松入门。
• 书籍推荐：
  • 《Python编程》：针对每个知识点设计实际示例，直观易懂。
  • 《流畅的Python》：进阶Python技能，从小白到高手的进阶之路。

高数

• 重点：基于高中知识，理解梯度下降、反向传播等概念。
• 网络资源推荐：数学基础课程，包含浓缩高数知识，针对人工智能领域的数学综合课程。

线代

• 重点：掌握矩阵运算，提高深度学习中的数据处理效率。
• 书籍推荐：经典数学教材与《数学之美》：解释抽象数学方法，深入理解模型原理。

爬虫基础

• 重点：数据分析师必备技能。

必备工具

• Numpy：用于数组操作与数学计算。
• Pandas：数据清洗与分析。

• Matplotlib：数据可视化。

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
  plt.show()

• 网络资源推荐：
  • 【莫烦】Numpy&Pandas教程：快速入门。
  • 官方文档：Numpy文档，Pandas文档，Matplotlib文档

理论与实践

• 吴恩达机器学习：理论为主，适合小白快速入门机器学习。
• 菜菜的sklearn：实践为主，从数据处理到模型算法全方位讲解。

书籍推荐

• 周志华《机器学习（西瓜书）》：机器学习核心理论与模型推导。
• 李航《统计学习方法》：理论扎实，模型推导全面。

入门书籍

• 《图解深度学习》：适合初学者，图解深度学习原理。
• 《深度学习》：深度学习领域奠基性经典教程。

自然语言处理

• Bert文本分类：掌握Bert细节，提高调试能力。

  # 假设Bert已有预训练模型和库
  from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
  from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
  model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

• 实体识别：多种模型对比，理解不同技术的适用场景。
• 对话机器人：基于知识图谱实现，探索自然语言处理应用。

• 后续分享：更多细节和视频讲解。
  • 访问公众号【AI有温度】，免费获取10本推荐书籍。
• 获取资源：
  • 【AI有温度】：定期发布AI学习资料和最新技术动态。

此指南旨在为寻求从基础到精通的人工智能之路的初学者提供全面的路径规划和资源推荐。通过这种方式，您将能够系统地构建自己的AI知识体系，并通过实践项目快速提升技能。记得，学习AI是一个循序渐进的过程，持续实践和更新知识是关键。