NLP-RoadMap

持续更新中。以下内容有错误或者不足，欢迎提Issue或者联系我讨论

整理不易，希望点个小星星 🌟🌟🌟 支持下呀！

前言	数理基础	编程基础	机器学习	深度学习	自然语言处理	AI资源	AI工具	后记
🌻	🍀	🌳	🌲	🌵	🌸	🍁	🌴	🌱

🌻 前言

The last thing you figure out in writing something is what to put first.

排版清晰考虑，以下只列出一级分层的主题，具体内容请点击这里查看。

🍀 数理基础

数学是整个AI学习的基础，但对于一般的机器学习从业者而言，数学知识基本在上完大学四年就足够用了。当然，数学是属于多多益善的那种，了解得越多越深入，那么当你在遇到问题时，就会有更多的思考角度和解决问题的方案。

线性代数
概率统计
微积分
最优化
信息论
推荐资料

🌳 编程基础

经常说的一句话，『算法工程师首先要是一个工程师』。你只有掌握扎实的coding技能，才能生存下去，慢慢打怪升级。

编程语言
数据结构
算法基础
推荐资料

🌲 机器学习

机器学习部分以一个完整的项目来整理，从真实应用中学习。

数据

数据来源
数据类型
数据探索
数据处理
特征选择
数据划分

模型

线性回归
感知机
逻辑回归
SVM
朴素贝叶斯
KNN
决策树
集成学习模型
概率图模型
降维
聚类

训练

损失函数
优化器
评价指标
调参细节

保存&部署

🌵 深度学习

NN网络
- DNN
- CNN
- RNN
- Transformer
- Auto-Encoder
- GAN
激活函数
正则化
损失函数
优化器
深度学习框架
讨论

🌸 自然语言处理

基础
- Tokenization
- Embedding
- Encoder
- Decoder
任务 & 模型
应用
- 搜索
- 广告
- 推荐
推荐资料

🍁 AI 资源

整理互联网上公开的AI相关学习资源，包括但不限于 书籍教材、课程视频、优质文章 等形式，包括但不限于 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐搜索、语音识别、图神经网络、时间序列 等主题。

👇 👇 👇

宝藏在这儿！（updating）

注：如涉及侵权，请及时联系删除，谢谢！

🌴 AI 工具

🌱 后记

一般会在周末更新，请不要着急
如果想要贡献内容或转载内容，欢迎与我交流（wechat：『kaiyuanaa』）
如果对你有帮助，那么别人可能也需要。请不要吝啬你的 star ，让更多人看见

KaiyuanGao/NLP-RoadMap