人工智能学习路线&学习资料整理

人工智能学习资料（个人整理）

脑上头写出来的，误点到发布了，有问题后面再补充修改

里面的内容大部分是我学习过了的，基本上都是非常优秀的很好理解（我缺的数学基础这块你上哪补啊【悲】）

内容已经整理至github，附带代码实例

【AI 学习路径与资源（ai-learning-paths-resources）】 https://github.com/toke648/Artificial-intelligence-learning-materials-compilation

先导

开始之前，让我们先看几个demo和视频

【纪录片】阿尔法狗【双语特效字幕】

https://www.bilibili.com/video/BV1pE411y7Pu/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

路线

书籍资源—理论概念—项目实践——思考记录——拓展

学习路径

python基础——人工智能导论——数据分析&数据处理——机器学习——sklearn实战——深度学习——pytorch——强化学习

还有其余的可以根据自己的研究方向进一步深入学习；

其中所涉及的有

Python 基础

语法、数据结构、函数、类

Vscode、Anaconda、Jupyter、Numpy、Pandas、Matplotlib

人工智能导论

历史简述：图灵测试、达特茅斯会议、符号主义 vs 连接主义

AI 分类：分类问题、预测问题、策略问题

基础算法：逻辑回归、线性回归、梯度下降

数据分析 & 数据处理

数据标准化、归一化

矩阵运算、特征提取、特征选择

超参数设置与调优

机器学习基础（sklearn 实战）

训练集、验证集、测试集

拟合、过拟合、欠拟合

评估指标：准确率、召回率、F1 分数

损失函数：均方误差、交叉熵损失

深度学习（PyTorch）

神经网络基础：输入层、隐藏层、输出层、权重、偏置、学习率

神经元、激活函数（Sigmoid、ReLU、Softmax）

前向传播、反向传播、梯度下降

优化器：SGD、Adam

深度学习进阶

CNN 卷积神经网络

RNN / LSTM / GRU：序列建模

Transerformer 架构的原理及实现（注意力机制，编码器，解码器，BERT/GPT）

实战：手写数字识别（MNIST）、初学者优先先拿完整的预训练项目直接训练来理解、房价预测、自主构建、SimpleCNN、SimpleRNN、MiniChat

强化学习入门

环境、状态、动作、奖励

Q-learning、DQN、策略梯度

以及算法计算过程和项目代码实战其中都有所包含

资料

python基础（这个就不补充了，B站找找全是）

机器学习

【機器學習2021】預測本頻道觀看人數 (上) - 機器學習基本概念簡介

https://www.youtube.com/watch?v=Ye018rCVvOo&list=PLJV_el3uVTsMhtt7_Y6sgTHGHp1Vb2P2J

深度学习（视频内容可以根据顺序进行观看，也可以根据学习进度和需要跳着看）

（老师讲解的很好[赞] | 偏理论）

[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai

https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.13&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

（sklearn——深度学习库，包含了很多深度学习项目，直接上手，加深理解 | 偏实战）

【比刷剧还爽！】一口气学完糖尿病回归预测、鸢尾花大作战、新闻文本分类、手写数字识别等七大机器学习项目实战！（附数据集源码）

https://www.bilibili.com/video/BV1dM4m1y7KY/?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2&p=4

（深度学习库pytorch，也有深度学习的内容涉及，torch的常用深度学习架构等 | 偏实战）

PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】

https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2&p=7

（搭配动手学深度学习书籍食用 | 偏实战）

【视频+教材】原著大佬李沐带你读《动手学习深度学习》真的通俗易懂！深度学习入门必看！（人工智能、机器学习、神经网络、计算机视觉、图像处理、AI）

https://www.bilibili.com/video/BV1fsmyYnEfw?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2&p=10

（关于Transformer的理论框架解读，加深理解 | 过程推导）

《Attention is all you need》论文解读及Transformer架构详细介绍

https://www.bilibili.com/video/BV1xoJwzDESD/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

强化学习

（这个挺好的，理论加实践，入门够用了，看完了可以做自己的项目 | 偏代码实现）

强化学习简明教程代码实战

https://www.bilibili.com/video/BV1Ge4y1i7L6/?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2&p=12

相关资源

搞错顺序得浪费两个月时间！导师让学PyTorch，自己没接触过机器学习深度学习，应该先学哪一个？

https://www.bilibili.com/video/BV1m6aPzWE5r/?spm_id_from=333.1007.tianma.5-4-18.click&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

相关教程平台

菜鸟教程—— AI & 数据分析

https://www.runoob.com/
[9] 动手学强化学习

https://hrl.boyuai.com/chapter/1/初探强化学习/
[10] 《动手学深度学习》https://zh.d2l.ai/chapter_preliminaries/index.html
[11] PyTorch 教程 https://www.runoob.com/pytorch/pytorch-tutorial.html

拓展

拓展：Ollama、Ollama Factory、Yolov5、GPT-SoVITS、Stable Diffusion、魔塔社区（https://www.modelscope.cn/）、Huggenface（https://huggingface.co/）、OpenWebUI（https://docs.openwebui.com/）、小智机器人 & MCP的实现等等

之后可以根据自己的兴趣做一些感兴趣的东西

我举几个例子：

Ollama Factory微调后部署到群QQai助手（可以调成任何你想要的效果小春警觉）

结合小智AI&MCP实现的语音交互控制的无人机

与开放世界游戏相结合实现虚拟人物对话（进阶的化通过MCP实现自主任务系统）

类J.A.R.V.I.S. 助手的虚拟人物效果（需要结合MCP协议以及控制终端的功能，我做过类似的：https://github.com/toke648/AI-Interactive-LLM-VTuber）

通过将神经网络模型的芯片连接到小鼠大脑，然后基于小鼠大脑的电信号数据进行直接的模糊性训练（研究脑神经和意识之间的关系）

拓展项目资料

语言模型本地部署 + WebUI（你甚至可以部署到服务器上开接口）

三分钟一键部署Ollama！解压即用！从安装到微调，只要五步，免费开源 AI 助手 Ollama ，带你从零到精通，保姆级新手教程，100%保证成功！

https://www.bilibili.com/video/BV13e1jY9EmZ/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

模型微调 + 部署

【DeepSeek+LoRA+FastAPI】开发人员如何微调大模型并暴露接口给后端调用

https://www.bilibili.com/video/BV1R6P7eVEtd/?vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

语音合成（GPT-SoVITS）

小春也能看懂的GPTSoVITS本地部署教程！

https://www.bilibili.com/video/BV116421M7pU?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.1&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

（训练集推荐）
【碧蓝档案】全学生AI音色模型发布（内含数据集及标注）（GPT-SoVITS）

https://www.bilibili.com/video/BV1o4fyYuEPW?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.1&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2
GPT-SoVITS Windows 配置与推理笔记（自用）

https://www.cnblogs.com/safjh/p/18817440 （自推？【喜多喜多】）

图像识别（Yolov5）

【非常优秀的教程视频，入门是绝对够了】

【手把手带你实战YOLOv5-入门篇】YOLOv5 数据集构建

https://www.bilibili.com/video/BV18g4y1t7r2?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

图像生成（NovelAI、Stable Diff）

【什么叫赛博佛祖啊【喜】】

【AI绘画】深入理解Stable Diffusion！站内首个深入教程，30分钟从原理到模型训练买不到的课程

https://www.bilibili.com/video/BV1x8411m76H/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2
【NAI教程】一张图训练LoRA绘制自己喜欢的角色｜NovelAI 4.5 角色参考教程

https://www.bilibili.com/video/BV1rhpFzrEHZ/?vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

这之类的还有很多，总之现在的AI日新月异，高级的理论知识我也不太搞得懂，但我依旧想要提出自己的观点——生成式认知主体

结语：

个人研究方向

生成式认知主体：探索 AI 如何通过交互逐步形成“我”的概念，研究感知、行动、时间性在人工智能中的涌现机制。

放点有趣的杂项

【图灵完备】# 43 计算单元

https://www.bilibili.com/video/BV1eM4y1m7Mx/?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2
渗透测试流程（半小时拿一站）

https://www.bilibili.com/video/BV1Y3cceEEoh/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2

【自推】

AI-Interactive-LLM-VTuber （lv2语音聊天项目，类似neuro）

https://github.com/toke648/AI-Interactive-LLM-VTuber
遗传算法挺好玩的

https://www.bilibili.com/video/BV1dN4y1578u?spm_id_from=333.788.player.player_end_recommend&vd_source=d5f2b87dc23c8806dfc6d9550f24aaf2
Training AI to Play Pokemon with Reinforcement Learning

https://www.youtube.com/watch?v=DcYLT37ImBY&list=PLOjl8vG0-0cusp-vLp-ZNoD9AggghRiYN

【本人计算机入坑之作[赞]】

Unity2018教程 Your First Game|入门Tutorial:01安装软件&导入素材

https://www.youtube.com/watch?v=99FwnTyyDJg&list=PL_Pb2I110MfGAsoqtDs8-6kEU55wU8CnE

参考资料

[1] GoAI（CSDN 博客）深度学习知识点全面总结
[2] 周北, Python深度学习与项目实战, 人民邮电出版社, 2021
[3] [美]伊恩·古德费洛,[加]约书亚·本吉奥,[加]亚伦·库维尔，深度学习，人民邮电出版社，2021
[4] PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】
[5] 【比刷剧还爽！】一口气学完糖尿病回归预测、鸢尾花大作战、新闻文本分类、手写数字识别等七大机器学习项目实战！（附数据集源码）
[6] 强化学习简明教程代码实战
[7] 【機器學習2021】預測本頻道觀看人數 (上) - 機器學習基本概念簡介
[8] Attention Is All You Need, https://arxiv.org/pdf/1706.03762

以及解读：

《Attention is all you need》论文解读及Transformer架构详细介绍

《Attention is all you need》通俗解读，彻底理解版：part1

https://juejin.cn/post/7387690498003812402
[9] 动手学强化学习

https://hrl.boyuai.com/chapter/1/初探强化学习/
[10] 《动手学深度学习》https://zh.d2l.ai/chapter_preliminaries/index.html
[11] PyTorch 教程 https://www.runoob.com/pytorch/pytorch-tutorial.html
[12] 機器學習 | 【機器學習2021】預測本頻道觀看人數 (上) - 機器學習基本概念簡介