南大计算机系系主任周志华曾表示,人工智能人才需要坚实的数学基础、计算和程序基础,全面的人工智能专业知识,同时应有很强的分析建模能力。但是掌握这些能力需要有一个循序渐进的过程,图普科技算法工程师则认为,对于高中毕业生来说,想要入门人工智能,最好先打好数学和算法基础,掌握高等数学、线性代数、概率和数理统计、一门计算机语言(Java/C++/Python 之类)和算法。<br>如果暑期你就有兴趣的话,可以看看这些资料<br>1、数学基础<br>1)推荐网课<br>微积分启蒙_中国大学MOOC(慕课)<br>线性代数启蒙_中国大学MOOC(慕课)<br>微积分B(1)(2015春)<br>微积分B(2)(2015春)<br>线性代数(1)(2015春)-学堂在线慕课(MOOC)平台<br>线性代数(2)-学堂在线慕课(MOOC)平台<br>宾夕法尼亚大学 Robert Ghrist 微积分<br>2)推荐书籍:<br>线性代数应该这样学<br>2、概率论与数理统计<br>1)推荐网课<br>台湾大学 叶丙成 顽想学概率上<br>台湾大学 叶丙成 顽想学概率下<br>2)推荐书籍:<br>概率论与数理统计 (豆瓣)<br>3、机器学习与深度学习<br>1)推荐网课<br>斯坦福大学 吴恩达 机器学习<br>台湾大学 林轩田 机器学习基石<br>以上。
<br>第七阶段,实战Flask(周期5天)<br>此阶段掌握:Flask入门、模板的使用、表单的处理、数据库操作、项目实战。<br>第八阶段,实战Tornado(周期5天)<br>在进入正式的知识点之前,先花一天的时间掌握预备知识:并发编程、I/O模式和事件驱动。然后开始学习Tornado入门、异步化、WebSocket的应用等等。<br>第九阶段,爬虫开发(周期10天)<br>包括网络爬虫和相关工具、数据采集和解析、存储数据、并发下载、解析动态内容、表单交互和验证码处理、 Scrapy入门、Scrapy高级应用、Scrapy分布式实现等等。<br>第十阶段, 数据处理和机器学习(周期15天)<br>在工具知识点部分,主要介绍机器学习基础、 Pandas的应用、 NumPy和SciPy的应用、 Matplotlib和数据可视化。在算法部分,主要介绍 k最近邻(KNN)分类、 决策树、 贝叶斯分类、支持向量机(SVM)、 K-均值聚类、回归分析。其他也包括:大数据分析入门、大数据分析进阶、 Tensorflow入门、 Tensorflow实战、推荐系统。<br>注:这一部分资料,尚未更新完整。<br>第十一阶段, 团队项目开发(周期10天)<br>开始的前两天, 你需要先组建好开发团队和完成项目选题,数据库设计以及OOAD。<br>在之后的6天内,使用Django开发项目;最后给自己留两天的实践测试和部署。<br>OMT<br><img><br>学完这100天的知识点,认真完成项目,无论去面试哪一家公司的Python开发岗位,相信你都是信心满满。为了让你尽快拿到offer,此项目还给出了其他的一些资料,包括PEP 8风格指南、Python参考书籍、Python惯例、玩转PyCharm、用函数还是用复杂的表达式、知乎问题回答、那些年我们踩过的那些坑。<br>例如在知乎问题回答文档中,就给出了Python各个方向的岗位招聘需求情况☟<br><img>