人工智能自学指南
2021年4月至2021年8月，在深圳南头出租屋内整整四个月的学习该有个总结了。
写这篇文章的目的
给家人提交“在外生存报告”，让他们知道，我没有浪费时间和金钱，让他们继续信任我，给我更大的自由;
给未来雇主介绍自己，毕竟没有什么机构认证我的能力，我要抓住任何展示自己的机会，看看今年的竞争形式吧：2021 秋招的 AI 岗位竞争激烈吗?;
给关注我的朋友一个交代;
给后来人一个参考;
前言
人工智能现在被炒得火热，我也不免俗，辞职加入了这滚滚洪流。人工智能的美好前景就不用赘述了，耳朵都听出茧子了。任何复杂事物，如果都说好，那信息一定不全面。我在这儿列一下没有那么煽动的文章：
王垠：人工智能的局限性
为什么自动车完全不可以犯错误
AlphaGo与人工智能
我看自动驾驶技术
百度百家：麦肯锡：人工智能的五大局限 去偏好化是最难跨越障碍
我的态度：泡沫肯定是有的，但抛开那些“类人智能”幻想，利用人的智慧，加上机器的蛮力，未来大有可为。
我的背景
太原工业学院 电子信息工程(二本A类，学习氛围还可以，了解下太原工业学院机器人队)
大学前：发了新书会马上看，本着好奇心能快速学到80%，特别是数学物理，高二高中物理都教完后，有次考试，全班就我80几分，其他人都30分以下，不过不爱刷题，高三别人都学会后就没优势了;爱做难题，爱想新解法，实话说有想炫耀的成分;爱想乱七八糟的“发明创造”，至少能接触到的高人不敢说我纯粹瞎扯，当然现在看这些想法大都不值钱;总的来说，虽然成绩不算好，人也普通，但这段经历给了我心灵深处的自信，不怕别人说我傻逼，即使有时候真的傻逼。
上大学后：模电数电->51单片机->做些小产品,参加些小比赛->STM32->参加省内电子设计大赛->报培训班学linux，C++，Qt->培训后找工作前看了一大堆大部头的书
机器视觉公司工作两年，一半时间研发，用python写界面;一半时间需求分析，驻厂，售后，给新客户演示机器; 公司虽然是国企实际有点像创业公司。
为什么离开，不能边学边工作吗?
人工智能是大趋势， 想学，公司加班又太多，用强化学习的话说，探索的少，利用的多，看见很多有意思的事，却只能看着，心痒痒啊，觉得自己的路越走越窄，心里急啊，时间不等人，多会儿才能实现财富自由啊。本身也工作两年了，脑子里积攒了很多疑问，需要接触一些新信息，冲洗一下顽固落后的思想。
原公司保吃住，辞职后在深圳租房学习，为什么不回老家，多省钱?
①脱离所有旧关系，安静。学习的时候，这儿插个事，那儿插个事，时间不知不觉就流失了。
②找工作时有根据地。租房合同最少得半年，带一大堆东西，临时先租房再找工作太仓促。
为什么不直接找工作，要待业四个月?
对于我想做的工作，如果我是HR，我不会要那时的我，培养成本有点高。
待业四个月，先让自己满意，把要系统学的学会，一些细节可以工作后现学现用。
进入正题
推荐资料：
VPN：
用的启点加速器，被查了，赶紧把这儿改一下。
数学：
吐槽一下：数学是异常糟糕的语言，比任何编程语言都糟糕，学不会，不怨你，想办法避开那些糟粕。
万门大学_高等数学特训班
万门大学_概率统计
万门大学_线性代数
万门大学_傅里叶变换、拉普拉斯变换与小波变换
万门大学_常微分方程与偏微分方程两日特训班
万门大学_矢量分析与场论一日特训班
评价：万门大学童哲讲的都不错，中文，理解透彻，咬字清晰，板书好，他是校长，如果他讲的不好，不会有那么多博士买VIP。
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忆臻：MIT线性代数精细笔记 这门课好是有目共睹的，视频我不推荐，英文，板书有点乱，一个大大大黑板，摄像机只能采集一小块，不痛快，推荐看笔记。
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国内：虚数一点也不虚 国外：youtube虚数可视化介绍
注：虚数肯定是要懂得，这个介绍很详细，可视化出来了，如果是功利的学，那跳过这个。
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微信公众号：遇见数学 之 数学历史时间轴图 、 图解数学系列
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微信公众号：马同学高等数学 如何理解奇异值以及奇异值分解?
注：所有文章都读一下，可以用碎片时间读
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微信公众号：统计分析基础理论(导航页)
统计总要学一下吧，听人说，数据分析，小批量数据用统计方法，大批量用机器学习，不一定对哦，确定后，我会更新这儿
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变分法_-bilibili
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space3Blue1Brown-直观明了地分享数学之美-bilibili
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信号与系统_北京交通大学_中国大学MOOC(慕课)
数字信号处理_北京交通大学_中国大学MOOC(慕课)
注：我是为了理解各种变换，可不看
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机器学习-深度学习-编程：
《机器学习》(周志华)
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《图解机器学习 》([日]杉山将) 《图解深度学习》([日]山下隆义)
这两本没读，知道图解TPCIP，HTTP不错，很多人也推荐这个，说在日本地位与西瓜书相同
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《 统计学习方法》(李航)
《机器学习实战 》([美]Peter Harrington)
《PRML_模式识别与机器学习》(马春鹏译)淘宝有卖
《图解数据结构：使用C++》(胡昭民，吴灿铭)
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机器学习- 吴恩达(Andrew Ng)-bilibili
深度学习- 吴恩达- 网易云课堂
黄海广吴恩达笔记打印：思伶菲格旗舰店找快印思思 暗号：机器学习两本书
注：我结合实体笔记和视频，三天看完吴恩达深度学习，重点看笔记，笔记写的绕的地方看视频，感谢黄博士，黄博士维护了几个很优质的QQ群，群友质量很好，也有很多优质资料，可以找他进群，他QQ: 10822884， 我在这个群：机器学习爱好者V 774999266
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万门大学_人工智能、大数据与复杂系统一月特训班
好几个人讲，很全面，水平有高有低，个人觉得数学，强化学习讲的最好。
【小象学院】机器学习升级版II 邹博-bilibili
人工智能实践：Tensorflow笔记_北京大学_中国大学MOOC(慕课)
莫烦Python 真的不错，适合快速了解各种框架
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西安电子科技大学_数字图像处理(36讲)-任获荣-bilibili
西安电子科技大学_数字图像处理(P20 , P21)-任获荣-bilibili(视频补丁)
适合快速入门数字图像处理，配套教材：
《数字图像处理(第三版) 》([美]冈萨雷斯)
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python量化投资入门_邢不行
机器学习与量化交易项目班 [从零搭建自动交易系统]
深度学习这件小事 建议微信公众号所有文章都看看
其他好文章(发现新的好文章会持续更新)：
Python3《机器学习实战》学习笔记(八)：支持向量机原理篇之手撕线性SVM 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角?
支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角?-炼数成金-youtub
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从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法概览(一)
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就这些吧，再多就有点啰嗦了，学这些用了八分力气，我是普通人，用十分力气零件会坏，我是在乎身体的人，不是刚毕业时的榔头小子，有自知之明，量力而行。
还想学的：
万门大学-理论物理一月特训班
万门大学_本科数学一月特训班
万门大学_经济金融一月特训班
万门大学_量化投资一月特训班
耶鲁大学公开课：金融理论(全)-bilibili
很着急知道这些，可已经在深圳待业4个月，精力金钱有限，我不想考研，考研杂事太多，还是慢慢来吧，边工作边学。
收获总结：
把机器学习相关数学彻底重学了一遍;
理解机器学习常用算法原理，理解深度学习基本算法CNN、LSTM的原理;
Pandas、scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch达到可上手工作;
图像处理算法都可看懂;
NLP学到TF-IDF，词向量，LDA。
量化交易自己动手实现了整个流程;
强化学习学到QLearning，写了一些小练习，加入深度学习的强化学习还没过多接触;
我明白任何一个领域深钻进去都够我学的，所以主要精力放在了数学和基础理论上，自己做一些小练习已经没有什么成就感了，想以学习的态度，深入实际项目中去，获得实打实的经验;
两年的开发经验，使我有大型软件系统开发经验，代码也规范，深刻理解Python之禅，熟悉熟悉业务，应该可以马上开工。