【AI】人工智能深度学习入门路线
人工智能入门路线人工智能入门路线学习路线0.Python1.机器学习2.深度学习3.Pytroch4.计算机视觉5.自然语言处理6.图书会议论坛CV顶会NLP顶会基础补充基础的算法和数据结构Coursera精品课数学基础知识参考来源人工智能入门路线学习路线0.Python视频：小甲鱼（b站）
实战：慕课网（初识PythonPython进阶）
1.机器学习视频：吴恩达（Coursera/b站）
实战：linyubobobo（慕课网）
博客：CSDN博客
2.深度学习视频：吴恩达（Coursera/b站）
第一课：神经网络与深度学习第二课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化第三课：结构化机器学习项目第四课：卷积神经网络第五课：序列模型博客：CSDN博客
视频：CS230
3.Pytroch资料：官方Tutorial英文中文翻译
视频：Python深度学习：基于Pytorch(合集)（很基础）b站
这个视频是这个up主看书时自己录的的，而我是先看的书《Pytorch深度学习-基于Pytorch》_吴茂贵，里边不明白的，之后找到了这个视频，刚好配合起来看了。
视频：龙龙老师（偏向CV实战）b站
视频：七月楮则伟(偏向NLP方向)（b站）
视频：IBMAI（Coursera）
4.计算机视觉视频：斯坦福cs231n（b站）
5.自然语言处理视频：斯坦福cs224n（b站）
6.图书《深度学习的数学》[日]涌井良幸《DeepLearning深度学习》[美]伊恩·古德费洛《Python深度学习基于PyTorch》吴茂贵《深度学习与目标检测》杜鹏《TensorFlow实战Google深度学习框架》顾思宇《深入浅出GAN生成对抗网络》廖茂文会议论坛CV顶会CVPR
ICCV
ECCV
AAAI
NLP顶会ACL
EMNLP/NAACL
基础补充基础的算法和数据结构《大话数据结构》
《我的第一本算法书》
Coursera精品课Coursera上有哪些课程值得推荐？
数学基础知识概率论与数理统计
矩阵论
数值分析
随机过程
参考来源【学习经历】如何入门人工智能？AI学习路线推荐
人工智能练习题 + 知识点汇总（期末复习版）
知识表示方法有哪些？（1）非结构化方法:谓词逻辑表示法，产生式表示法（2）结构化方法:语义网络表示法，框架表示法（3）其它方法:状态空间法、问题归约法
数据、信息与知识的关系是什么？（1）数据是用一组符号及其组合表示的信息；数据是记录信息的符号；数据是信息的载体和表示（2）信息是数据的解释；信息是数据在特定场合下的具体含义（3）知识是相关信息关联在一起形成的信息；知识是人类在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累的认识与经验总结：有格式的数据经过处理解释形成信息，有关的信息关联到一起经过处理形成知识
请用一阶谓词知识表示法表示下列知识（1）所有的人都喜欢的一种游戏（2）对于所有自然数，均有x+y>x（3）某些人对某些食物过敏（4）不存在最大的整数解：