我的人工智能学习之路-从无到有精进之路 https://blog.csdn.net/sinox2010p1/article/details/80467475
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自学人工智能之数学篇，数学入门并不难 https://www.jianshu.com/p/95585bc0059d
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莫烦Python、深度学习 https://morvanzhou.github.io/learning-steps/
王小草的博客 https://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/list/5?t=1&
零基础入门深度学习：介绍概念原理性的东西
ai大学
https://www.aidaxue.com/ 深度学习：
吴恩达深度学习视频：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
吴恩达深度学习学习笔记：
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https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/80089018
吴恩达机器学习视频：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029
莫烦恼深度学习教程：https://morvanzhou.github.io/learning-steps/
https://github.com/MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial
莫烦机器学习课程笔记： https://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/73320937
莫烦tf教程笔记：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79715826. 机器学习包含了统计学，微积分，线性代数和概率论知识，关系如下：链接
微积分告诉我们怎样优化
线性代数让算法适用于大型数据集
概率论帮我们预测某个特定输出的可能性
统计学则表明是不是我们的目标
GitHub 上有哪些有趣的关于 NLP 或者 DL 的项目？ Reinforcement Learning: An Introduction:
1. 原书籍地址：http://incompleteideas.net/sutton/book/bookdraft2017nov5.pd
2. 课程代码地址：https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
3. 课程资料地址：http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html ai 学习 https://github.com/apachecn/AiLearning
机器学习该怎么入门？https://www.zhihu.com/question/20691338/answer/248678328