导读：本文内容涵盖AI入门基础知识、数据分析/挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献。
作者：AIUnion
01基础知识
1.数学
数学基础：高等数学
数学基础：线性代数
数学基础：概率论与数理统计
机器学习的数学基础资料下载：
1)机器学习的数学基础.docx
中文版，对高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课的公式做了总结。
2)斯坦福大学机器学习的数学基础.pdf
原版英文材料，非常全面，建议英语好的同学直接学习这个材料。
下载链接:
提取码:hktx
国外经典数学教材：
相比国内浙大版和同济版的数学教材更加通俗易懂，深入浅出，便于初学者更好地奠定数学基础。
下载链接：
2.统计学
入门教材：深入浅出统计学
进阶教材：商务与经济统计
推荐视频：可汗学院统计学
3.编程
入门人工智能领域，首推Python这门编程语言。
1)Python安装
Python安装包，我推荐下载Anaconda，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux,Mac,Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
下载地址：
推荐选Anaconda（python3.7版本）。
IDE：推荐使用pycharm，社区版免费。
安装教程：
Anaconda+Jupyternotebook+Pycharm：
Ubuntu18.04深度学习环境配置(CUDA9+CUDNN7.4+TensorFlow1.8)：
2)python入门的资料推荐
作者李金，这个是jupyternotebook文件，把python的主要语法演示了一次，值得推荐。
提取码:2bzh
这个教程非常值得推荐，python主要语法和常用的库基本涵盖了。
查看地址：
看完这三个资料后python基本达到入门水平，可以使用scikit-learn等机器学习库来解决机器学习的问题了。
3）补充
代码规范：
numpy练习题：
pandas练习题：
02数据分析/挖掘
1.数据分析的基础书籍
《利用python进行数据分析》：这本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy，Pandas、Matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。如果把代码都运行一次，基本上就能解决数据分析的大部分问题了。
2.特征工程
3.数据挖掘项目
03机器学习
1.公开课|吴恩达《MachineLearning》
这绝对是机器学习入门的首选课程，没有之一！即便你没有扎实的机器学习所需的扎实的概率论、线性代数等数学基础，也能轻松上手这门机器学习入门课，并体会到机器学习的无穷趣味。
网易云课堂搬运了这门课，并由黄海广等人翻译了中文字幕。
2.公开课|吴恩达CS229
吴恩达在斯坦福教授的机器学习课程CS229与吴恩达在Coursera上的《MachineLearning》相似，但是有更多的数学要求和公式的推导，难度稍难一些。该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。
这份给力的资源贡献者是一名斯坦福的毕业生ShervineAmidi。作者整理了一份超级详细的关于CS229的速查表：
3.公开课|林轩田《机器学习基石》
台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。这门课比Ng的《MachineLearning》稍难一些，侧重于机器学习理论知识。
配套书籍为《LearningFromData》，在线书籍主页：
4.公开课|林轩田《机器学习技法》
《机器学习技法》课程是《机器学习基石》的进阶课程。主要介绍了机器学习领域经典的一些算法，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等。难度要略高于《机器学习基石》，具有很强的实用性。
5.书籍|《机器学习》
周志华的《机器学习》被大家亲切地称为“西瓜书”。这本书非常经典，讲述了机器学习核心数学理论和算法，适合有作为学校的教材或者中阶读者自学使用，入门时学习这本书籍难度稍微偏高了一些。
配合《机器学习实战》一起学习，效果更好！
6.书籍|《统计学习方法》
李航的这本《统计学习方法》堪称经典，包含更加完备和专业的机器学习理论知识，作为夯实理论非常不错。
7.书籍|《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》
在经过前面的学习之后，这本《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》非常适合提升你的机器学习实战编程能力。
这本书分为两大部分，第一部分介绍机器学习基础算法，每章都配备Scikit-Learn实操项目；第二部分介绍神经网络与深度学习，每章配备TensorFlow实操项目。如果只是机器学习，可先看第一部分的内容。
8.实战|Kaggle比赛
比赛是提升自己机器学习实战能力的最有效的方式，首选Kaggle比赛。
9.工具|Scikit-Learn官方文档
Scikit-Learn作为机器学习一个非常全面的库，是一份不可多得的实战编程手册。
04深度学习
1.公开课|吴恩达《DeepLearning》
在吴恩达开设了机器学习课程之后，发布的《DeepLearning》课程也备受好评，吴恩达老师的课程最大的特点就是将知识循序渐进的传授给你，是入门学习不可多得良好视频资料。
整个专题共包括五门课程：01.神经网络和深度学习；02.改善深层神经网络-超参数调试、正则化以及优化；03.结构化机器学习项目；04.卷积神经网络；05.序列模型。
网易云课堂：
Coursera:
之前编写过吴恩达老师机器学习个人笔记黄海广博士带领团队整理了中文笔记：
吴恩达老师在课程中提到了很多优秀论文，黄海广博士整理如下：
吴恩达深度学习课程，包含课程的课件、课后作业和一些其他资料：
2.公开课|Fast.ai《程序员深度学习实战》
说到深度学习的公开课，与吴恩达《DeepLearning》并驾齐驱的另一门公开课便是由Fast.ai出品的《程序员深度学习实战》。这门课最大的特点便是“自上而下”而不是“自下而上”,是绝佳的通过实战学习深度学习的课程。
B站地址(英文字幕)：
CSDN地址(2017版中文字幕):
英文笔记原文：
由ApacheCN组织的中文翻译：
3.公开课|CS230DeepLearning
斯坦福的深度学习课程CS230在4月2日刚刚开课，对应的全套PPT也随之上线。从内容来看，今年的课程与去年的差别不大，涵盖了CNNs,RNNs,LSTM,Adam,Dropout,BatchNorm,Xavier/Heinitialization等深度学习的基本模型，涉及医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等领域。
Datawhale整理了该门课程的详细介绍及参考资料：
吴恩达CS230深度学习开课了！视频配套PPT应有尽有
4.书籍|神经网络与深度学习-复旦邱锡鹏
本书是入门深度学习领域的极佳教材，主要介绍了神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（前馈网络、卷积网络、循环网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
复旦教授邱锡鹏开源发布《神经网络与深度学习》
5.书籍|《深度学习》
完成以上学习后，想要更加系统的建立深度学习的知识体系，阅读《深度学习》准没错。该书从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，它能帮助人工智能技术爱好者和从业人员在三位专家学者的思维带领下全方位了解深度学习。
《深度学习》通常又被称为花书，深度学习领域最经典的畅销书。由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。该书被大众尊称为“AI圣经”。
该书由众多网友众包翻译，电子版在以下地址获得：
6.书籍|《深度学习500问》
当你看完了所有的视频，研习了AI圣经，一定充满了满脑子问号，此时不如来深度学习面试中常见的500个问题。
DeepLearning-500-questions，作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式，收集了500个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题，该书目前尚未完结，却已经收获了Github2.4wstars。
项目地址：
7.工具|TensorFlow官方文档
学深度学习一定离不开TensorFlow。
官方文档：
中文文档：
8.工具|PyTorch官方文档
PyTorch是学深度学习的另一个主流框架。
中文文档(版本0.3)：
05强化学习
1.公开课|ReinforcementLearning-DavidSilver
与吴恩达的课程对于机器学习和深度学习初学者的意义相同，DavidSilver的这门课程绝对是大多数人学习强化学习必选的课程。
课程从浅到深，把强化学习的内容娓娓道来，极其详尽。不过由于强化学习本身的难度，听讲这门课还是有一定的门槛，建议还是在大致了解这个领域之后观看该视频学习效果更佳，更容易找到学习的重点。
B站地址(中文字幕)：
课程原地址：
课程PPT：
课程笔记：
2.公开课|李宏毅《深度强化学习》
DavidSilver的课程虽然内容详尽，但前沿的很多内容都没有被包括在内，这时，台大李宏毅的《深度强化学习》就是学习前沿动态的不二之选。
06前沿Paper
1.Arxiv
Arxiv机器学习最新论文检索主页地址：
AndrejKarpathy开发了ArxivSanityPreserver，帮助分类、搜索和过滤特征
主页地址：
2.PaperswithCode
这个网站叫做Browsestate-of-the-art。它将ArXiv上的最新深度学习论文与GitHub上的开源代码联系起来。该项目目前包含了651个排行榜，1016个深度学习任务，795个数据集，以及重磅的10257个含复现代码的优秀论文。简直就是一个寻找论文和代码的利器。它将1016个深度学习任务分成了16大类，涉及了深度学习的各个方面。
举两个例子：
CV：
NLP：
这份资源收集了AI领域从2013-2018年所有的论文，并按照在GitHub上的标星数量进行排序。
GitHub项目地址：
3.DeepLearningPapers阅读路线
如果你是深度学习领域的新手，你可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪篇论文开始阅读？”下面是一个深入学习论文的阅读路线图！
这份深度学习论文阅读路线分为三大块：
4.DeepLearningObjectDetection
目标检测（ObjectDetection）是深度学习CV领域的一个核心研究领域和重要分支。纵观2013年到2019年，从最早的R-CNN、FastR-CNN到后来的YOLOv2、YOLOv3再到今年的M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！
5.知名会议
机器人方面，有CoRL（学习）、ICAPS（规划，包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；对于更理论性的研究，有AISTATS、COLT、KDD。
07理论应用
1.自然语言处理
1.1NLP是什么
自然语言处理（NLP，NaturalLanguageProcessing）是研究计算机处理人类语言的一门技术，目的是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。NLP包含句法语义分析、信息抽取、文本挖掘、机器翻译、信息检索、问答系统和对话系统等领域。
1.2课程推荐
17版中文字幕：
2019版课程主页：
B站英文字幕版：
学术激流网：
1.3书籍推荐
入门读物，整本书不仅涉及了语料库的操作，也对传统的基于规则的方法有所涉及。全书包括了分词（tokenization）、词性标注（POS）、语块（Chunk）标注、句法剖析与语义剖析等方面，是nlp中不错的一本实用教程。
ByDanielJurafsky和JamesH.Martin
本书十分权威，是经典的NLP教科书，涵盖了经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别和计算语言学等方面。
ByChrisManning和HinrichSchütze
更高级的统计NLP方法，在统计基本部分和n元语法部分介绍得都很不错。
1.4博客推荐
地址：
TFIDF、文档相似度等等在这个网站上都有通俗易懂的解释。
1.5项目推荐
1.6开源NLP工具包
100Must-ReadNLPPapers
2.计算机视觉
2.1计算机视觉的应用
计算机视觉的应用
无人驾驶
无人安防
人脸识别
车辆车牌识别
以图搜图
VR/AR
3D重构
无人机
医学图像分析
其他
2.2课程推荐
比较适合基础，适合刚刚入门的同学，跟深度学习的结合相对来说会少一点，不会整门课讲深度学习，而是主要讲计算机视觉，方方面面都会讲到。
2.3书籍推荐
入门学习：
《ComputerVision：Models,LearningandInference》
经典权威的参考资料：
《ComputerVision：AlgorithmsandApplications》
理论实践：
《OpenCV3编程入门》
3.推荐系统
3.1推荐系统是什么
推荐系统就是自动联系用户和物品的一种工具，它能够在信息过载的环境中帮助用户发现令他们感兴趣的信息，也能将信息推送给对它们感兴趣的用户。推荐系统属于资讯过滤的一种应用。
3.2推荐课程
这个系列由4门子课程和1门毕业项目课程组成，包括推荐系统导论，最近邻协同过滤，推荐系统评价，矩阵分解和高级技术等。
观看地址：
3.3书籍推荐
3.4算法库
LibRec是一个Java版本的覆盖了70余个各类型推荐算法的推荐系统开源算法库，由国内的推荐系统大牛郭贵冰创办，目前已更新到2.0版本，它有效地解决了评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题。
官网地址：
C++版本开源推荐系统，主要实现了基于矩阵分解的推荐系统。针对SGD（随即梯度下降）优化方法在并行计算中存在的lockingproblem和memorydiscontinuity问题，提出了一种矩阵分解的高效算法FPSGD（FastParallelSGD），根据计算节点的个数来划分评分矩阵block，并分配计算节点。
一个Python版本的开源推荐系统，有多种经典推荐算法。
神经协同过滤推荐算法的Python实现。
基于Python开发的开源推荐软件，其中实现有item和user的协同过滤。
3.5常用数据集
MovieLen
MovieLens数据集中，用户对自己看过的电影进行评分，分值为1~5。MovieLens包括两个不同大小的库，适用于不同规模的算法。小规模的库是943个独立用户对1682部电影作的10000次评分的数据；大规模的库是6040个独立用户对3900部电影作的大约100万次评分。适用于传统的推荐任务。
Douban
Douban是豆瓣的匿名数据集，它包含了12万用户和5万条电影数据，是用户对电影的评分信息和用户间的社交信息，适用于社会化推荐任务。
BookCrossing
这个数据集是网上的Book-Crossing图书社区的278858个用户对271379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。这些用户的年龄等人口统计学属性(demographicfeature)都以匿名的形式保存并供分析。这个数据集是由Cai-NicolasZiegler使用爬虫程序在2004年从Book-Crossing图书社区上采集的。
3.6推荐论文
项目地址:
3.7推荐项目
3分钟了解今日头条推荐系统原理：
facebook是如何为十亿人推荐好友的：
Netflix的个性化和推荐系统架构：
4.风控模型（评分卡模型）
4.1评分卡模型简介
根据评分卡模型应用的业务阶段不用，评分卡模型主要分为三大类：A卡（Applicationscorecard）申请评分卡、B卡（Behaviorscorecard）行为评分卡、C卡（Collectionscorecard）催收评分卡。其中申请评分卡用于贷前，行为评分卡用于贷中，催收评分卡用于贷后，这三种评分卡在我们的信贷业务的整个生命周期都至关重要。
4.2推荐书籍
《信用风险评分卡研究——基于SAS的开发与实施》
4.3评分卡模型建模过程
5.知识图谱
5.1知识图谱是什么
知识图谱是一种结构化数据的处理方法，它涉及知识的提取、表示、存储、检索等一系列技术。从渊源上讲，它是知识表示与推理、数据库、信息检索、自然语言处理等多种技术发展的融合。
5.2推荐资料
为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生
什么是知识图谱？
智能搜索时代：知识图谱有何价值？
百度王海峰：知识图谱是AI的基石
译文|从知识抽取到RDF知识图谱可视化
5.3主要内容
5.3.1知识提取
构建kg首先需要解决的是数据，知识提取是要解决结构化数据生成的问题。我们可以用自然语言处理的方法，也可以利用规则。
5.3.1.1使用规则
正则表达式（RegularExpression，regex）是字符串处理的基本功。数据爬取、数据清洗、实体提取、关系提取，都离不开regex。
推荐资料入门：
精通正则表达式
regexper可视化：例[a-z]*(\d{4}(\D+))
pythex在线测试正则表达式：
推荐资料进阶：
re2：
PythonwrapperforGoogle'sRE2usingCython
Parsley：更人性化的正则表达语法
分词也是后续所有处理的基础，词性（PartofSpeech,POS）就是中学大家学过的动词、名词、形容词等等的词的分类。一般的分词工具都会有词性标注的选项。
jieba中文分词包
中文词性标记集
genius采用CRF条件随机场算法
StanfordCoreNLP分词
推荐资料：
StanfordCoreNLP进行中文命名实体识别
5.3.1.2使用深度学习
使用自然语言处理的方法，一般是给定schema，从非结构化数据中抽取特定领域的三元组（spo），如最近百度举办的比赛就是使用DL模型进行信息抽取。
使用序列生出模型，主要是标记出三元组中subject及object的起始位置，从而抽取信息。
序列标注问题
使用seq2seq端到端的模型，主要借鉴文本摘要的思想，将三元组看成是非结构化文本的摘要，从而进行抽取，其中还涉及Attention机制。
seq2seq详解
详解从Seq2Seq模型到Attention模型
5.3.2知识表示
知识表示（KnowledgeRepresentation，KR，也译为知识表现）是研究如何将结构化数据组织，以便于机器处理和人的理解的方法。
需要熟悉下面内容：
JSON和YAML
json库：
PyYAML:是Python里的Yaml处理库
RDF和OWL语义：
JSON-LD
5.3.3知识存储
需要熟悉常见的图数据库
a.知识链接的方式：字符串、外键、URI
b.PostgreSQL及其JSON扩展
Psycopg包操作PostgreSQL
c.图数据库Neo4j和OrientDB
Neo4j的Python接口：
OrientDB：
d.RDF数据库Stardog
5.3.4知识检索
需要熟悉常见的检索技术
ElasticSearch教程：
本体：
RDF：
ApacheJena：
D2RQ：
5.4.1Protege构建本体系列
protege：
protege使用：
5.4.2开发语言
python或java。
5.4.3图数据库技术
Neo4j：
AllegroGraph：
5.4.4可视化技术
5.4.5分词技术
5.5项目实战
基于知识图谱的问答：
Agriculture_KnowledgeGraph：
本文贡献平台
由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：ApacheCN，Datawhale，AI有道和黄海广博士联合整理贡献：
1.ApacheCN：片刻，李翔宇，飞龙，王翔
2.Datawhale：范晶晶，马晶敏，李碧涵，李福，光城，居居，康兵兵，郑家豪