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1. 入门与进阶路线
- AI入门者必看：人工智能技术人才成长路线图，涵盖入门AI的两大方式与进阶AI的十大路线，适合新手快速上手。[1]
- 深度学习课程：推荐李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程，涵盖神经网络、卷积神经网络、循环网络等多种算法的基础知识。[1]
2. 经典书籍与工具
- 数学基础：掌握线性代数、概率论、微积分等数学知识，推荐《矩阵分析》作为数学工具书。[2]
- 编程语言与框架：Python是AI领域的首选语言，推荐《Python深度学习》掌握Keras框架，最新TensorFlow 3.0支持即时编译功能，训练效率提升40%。[2]
3. 行业应用与实战
- 医疗AI：病理切片识别准确率达98.7%，蛋白质结构预测时间从数月缩短至小时级。[2]
- 金融风控：XGBoost算法在反欺诈模型的AUC值可达0.93，较传统逻辑回归提升25%。[2]
4. 学习工具与平台
- 天工：个性化AI搜索、知识问答解题、多语种翻译、文献摘要AI阅读等多应用场景的学习类AI工具。[3]
- HelpLook：便捷的知识管理神器，支持快速上传文件、批量导入数据，强大的搜索功能节省查找信息的时间。[5]
5. 在线课程与竞赛
- 斯坦福公开课程：概率和统计、线性代数、深度视觉识别课程等，适合不同层次的学习者。[4]
- Kaggle竞赛：多模型融合、伪标签技术扩大训练集、对抗验证防止数据泄露等竞赛经验积累。[2]
6. 学术前沿与论文
- arXiv每日推送：定制化论文摘要，跟踪SOTA模型复现，关注MIT Technology Review等期刊技术解析。[2]
- 论文复现与创新：CVPR 2023最佳论文RepVGG的复现要点，跨领域融合如将推荐系统中的Wide&Deep架构应用于药物分子生成。[2]
7. 资源整合与答疑
- OpenDataLab平台：收录500+标注数据集，如COCO目标检测数据集、LibriSpeech语音数据集等。[2]
- 微软开源资源：包含教学课程、案例与实践、开发工具与环境搭建教程，适合高校教师和开发者。[10]
参考资料
[1] 【收藏清单】AI学习资料汇总——你想要的AI资源，这里都有
[2] AI学习必读指南:10本经典书籍与DeepSeek工具实战 - 飞书官网
[3] 通讯Plus·玩机|超好用的AI学习工具，快来get!
[4] 七夕大礼包:26个AI学习资源送给你!-CSDN博客
[5] 挖到宝了!这几款AI知识库原来这么好用!- 掘金
[10] 免费开源!新学期必收藏的AI学习资源，从课件、工具到源码都齐了
