AI学习路线

学习路线：
https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click
经典的李宏毅机器学习课程，学完就很厉害了。
colab、pytorch、dnn、cnn、attention、rnn、gnn、gan、flow、解释性、攻击、RL、元学习
都是AI方面最为重要的基础。
配套课程网站：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2022-spring.php
有很多经典实验。
很多方向，不必要每一个都看，需要的就去学就好了。

colab：谷歌的免费GPU平台，很常用
pytorch：最常用的深度学习框架
dnn：全连接神经网络
cnn：卷积神经网络（偏cv）
attention：注意力机制
rnn：循环神经网络（序列模型）
gnn：图神经网络（关系建模）
gan：生成对抗网络（生成）
flow：可逆流生成模型（生成）
iml：可解释性机器学习（解释）
攻击：神经网络攻击（攻击防御）
RL（强化学习）
元学习：学习如何学习

https://www.bilibili.com/video/BV1Pa411X76s/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=18b356e2d50796866c8e0e98f6166682
经典的吴恩达的深度学习课程，数学原理深入浅出。
更加入门和基础。

最后

以上就是傻傻八宝粥为你收集整理的AI学习路线的全部内容，希望文章能够帮你解决AI学习路线所遇到的程序开发问题。

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