2023年人工智能学习路线图

众所周知，人工智能时代已经融入到我们的生活的当中，不论是图像识别还是语音识别的相关产品已经开始落地，就连国家都将人工智能设为了国家战略级发展规划，人工智能开发将会是是未来技术研究的前沿。人工智能开发如何入门？小白能学人工智能开发吗？黑马程序员特意为大家整理了人工智能开发的学习路线，还在等什么？学起来

PS：别忘了收藏哦，此套路线图会不定期更新！

人工智能学习路线图

入门： Python基础→Python数据挖掘

中级： 机器学习

进阶： NLP自然语言

高级： OpenCV基础→深度学习 

人工智能学习路线图详细介绍

第一阶段   人工智能开发入门

学前导读：从人工智能Python语言入手，掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。

1.Python入门到精通（以下教程可二选一）

新版教程,Python基础+Python高阶知识全套

无缝衔接数据开发、人工智能、数据分析，后续挑战30w年薪。从零基础开始入门学习Python，开发环境使用新版python3.10，从软件下载，IDE使用，使其了解Python，掌握Python基础语法，掌握代码编写的规范和技巧，Bug调试能力，用Python第三方库做出可视化图表。

人工智能之python编程零基础入门

本教程是python基础学习课程，从搭建环境到判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

2、4天快速入门Python数据挖掘

本课程该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。

第二阶段   机器学习核心技术

学前导读：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，人工智能数据挖掘。

最简单快速入门Python机器学习

本课程是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：KMeans算法，结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit-Learn库，实现一些小型预测案例。

第三阶段   NLP自然语言处理技术

学前导读：本阶段课程将掌握突破市场热门的NLP技术。

AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门

本课程由浅到深，由原理到实践，层层递进的讲解方式，适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时，更加注重代码实践。每一个知识点，每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。

第四阶段  CV计算机视觉技术

学前导读：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务。

1.AI-OpenCV图像处理10小时零基础入门

本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握opencv的使用, 使用opencv对图像进行炫酷的变换，特征提取等。

2、3天带你玩转Python深度学习

本阶段是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。

学完的小伙伴记得回来留言，分享你的进步和心得，鼓励其他对人工智能开发感兴趣的爱好者。加入社区or粉群，还能互动学习，共同成长！

PS：最后希望所有学习人工智能开发的小伙伴都能一键三连！点赞+收藏，投币+转发，关注黑马不迷茫！祝愿大家学有所成！