本文由AI领域的知名开源平台、技术平台及领域专家联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习以及五大AI理论应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、风控模型和知识图谱。这份资源为你提供了一条从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。
基础知识
数学
入门人工智能领域，只需掌握必要的基础知识。AI的数学基础主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程。以下是相关学习资料：
统计学
- 入门教材：《深入浅出统计学》
- 进阶教材：《商务与经济统计》
- 推荐视频：可汗学院统计学 链接
编程
首推Python这门编程语言。以下是Python安装及入门资料推荐：
数据分析/挖掘
数据分析的基础书籍
推荐《利用python进行数据分析》这本书，含有大量的实践案例，教你如何利用Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。
特征工程 链接
数据挖掘项目 链接
机器学习
公开课
书籍
深度学习
公开课
书籍
强化学习
公开课
前沿Paper和五大AI理论应用领域
前沿Paper：通过Arxiv和Papers with Code等网站获取最新论文和资源。例如，Arxiv机器学习最新论文检索主页地址：链接。Papers with Code将ArXiv上的最新深度学习论文与GitHub上的开源代码联系起来：链接。此外，还提供了一份深度学习论文阅读路线图：GitHub项目地址。该路线分为三大块：Deep Learning History and Basics, Deep Learning Method, Applications。还有目标检测领域的系统介绍和文献列表：GitHub项目地址。知名会议如NeurIPS、ICML、ICLR等也是获取最新研究成果的重要渠道。最后，本文还详细介绍了自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、风控模型和知识图谱等五大AI理论应用领域的学习资源和实践项目。
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