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2024.04.28广西
你想学习AI吗？但您不知道如何或从哪里开始？
人工智能和深度学习是发展的趋势：
然而对于普遍的非计算机专业的朋友来说，这些技术变得越来越难，越来越不好掌握了！以前我们还能说“站在巨人的肩膀上”，现在回过头来看，人工智能发展得太快，巨人的肩膀也站不住了！
为了逃离铺天盖地的代码copy，你必须亲自动手，从头开始编写算法，实现论文，并使用人工智能解决问题来完成有趣的项目。
首先是代码，然后是理论。建议读者先看代码，后学理论~
我出于需要还是喜欢学习？
如果我要解决某件问题，我会广泛获取所需的信息、研究、理解它，然后采取行动。
例如，我的目标是复现最新的模型（如盘古模型），这涉及到从头开始编写Transformer代码以及在GPU上微调的技能。我现在做不到这一点，因为在我的知识，我的目标是填补这些空白。
机器学习在很大程度上依赖于数学的三大支柱：线性代数、微积分、概率和统计学。每个都在使算法有效运行方面发挥着独特的作用。
一般而言，大学学到的高数足够应对了，尤其是考研生。
额外推荐一本线性代数书：IntroductiontoLinearalgebra[IntroductiontoLinearAlgebrabyGilbertStrang.pdf](books/IntroductiontoLinearAlgebrabyGilbertStrang.pdf)
麻省理工学院英文原版教材《线性代数导论》
主要是Python和Pytorch
书籍的话看这两本：
建议学习Youtube的AladdinPersson教程，非常系统，适合初学者，打开字幕几乎无门槛：
书籍学习这一本：
亲身体验数据和模型，这里有一些优秀的资源：
可以打印出来随身看
然后观看“神经网络：从入门到精通它从从头开始解释和编码反向传播开始，到从头开始编写GPT结束。