人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师
人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师学习路径
- 人工智能工程师学习路线自然语言处理算法工程师学习路径
- 1入门级别
- 1 数据结构
- 2 算法重点
- 3python
- 2进阶阶段
- 1 机器学习算法
- 2深度学习算法
- 3深度学习框架
- 4 大数据计算框架
- 3高阶
- 1 强化学习
- 2 迁移学习
- 3自然语言处理
- 1入门级别
1入门级别
1.1 数据结构
1.2 算法(重点)
面试必考。参考学习地址:
麻省理工学院公开课:算法导论 http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html
1.3python
包括python基础、面向对象要懂。
2进阶阶段
2.1 机器学习算法
- 特征工程、特征分析
- 监督学习算法
- 非监督学习算法
参考学习地址:
1. Coursera 斯坦福吴恩达课程❤❤❤
2. 能使用sklearn解决一些小的机器学习任务。
参考书本:《西瓜书》
2.2深度学习算法
视频:
1. Andrew Ng (吴恩达) 深度学习专项课程 by Coursera and deeplearning.ai❤❤❤
2. 或者Hinton 大神的coursera 面向机器学习的神经网络
3. Udacity 深度学习(中/英)by Google。你将通过项目和任务接触完整的机器学习系统 TensorFlow。
书:《AI圣经 深度学习》
2.3深度学习框架
- keras
- tensorflow
掌握好编程的利器,参考视频资料:
1. 斯坦福大学深度学习课程: CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research。准确的说,这门课程主要是针对深度学习工具Tensorflow的❤❤❤
2.4 大数据计算框架
- hadoop
- spark
因为深度学习工程师一般面对的是大数据,所以公司的分布式计算平台要熟悉会用。
3高阶
3.1 强化学习
理论与实践
3.2 迁移学习
理论与实践
3.3自然语言处理
- 斯坦福课程深度学习应用课程。这门课程融合了两位授课者之前在斯坦福大学的授课课程,分别是自然语言处理课程 cs224n (Natural Language Processing)和面向自然语言处理的深度学习课程 cs224d( Deep Learning for Natural Language Processing).
- 牛津大学Deep Learning for Natural Language Processing: 2016-2017<深度NLP>http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm ❤❤❤
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