AI（计算机视觉）自学路线

　　本文旨在分享一个高效的自学路线，以便日后回顾与自我提升。若此路线对您的学习之旅有所助益，那将是我的荣幸。

　　我的学习路径如下：首先，通过B站吴恩达的视频课程掌握机器学习基础；接着，跟随B站小土堆的教程深入学习PyTorch框架；随后，探索OpenCV及其替代库如Halcon，以强化计算机视觉技能；紧接着，我专注于四类神经网络的深入学习，这些课程来自B站的优秀UP主，他们的讲解深入浅出，十分有助于理解。此外，我还深入研究了PyTorch的官方代码示例，特别是关于Fasterrcnn、Maskrcnn、Lcnn等模型的实现细节。最后，我致力于理解大型模型的基础，尤其是Transformer架构。

　　以下是我推荐的一些B站UP主的视频课程：

• “2024公认最好的【吴恩达机器学习】教程”，附带课件代码，非常适合初学者入门机器学习。
• “PyTorch深度学习快速入门教程”，由小土堆讲解，内容通俗易懂，适合快速上手。
• “计算机视觉入门到精通”，通过OpenCV教程带你从新手到高手。
• “西动科技的个人空间”提供了关于Halcon的教程，适合深入学习机器视觉。
• “霹雳吧啦Wz”的视频合集，内容详尽且质量上乘，特别是其研究生时期的学习笔记和官方源码解析，对自学极为有帮助。

　　由于笔记可能不够详尽，主要是用于个人复习之用。但如果您需要一个结合视频自学的参考，或者需要一个较为详细的环境配置指南，以下是一些笔记链接：

• B站吴恩达机器学习笔记
• PyTorch学习笔记（包含conda安装命令）
• OpenCV学习笔记
• Halcon入门学习（机器视觉）
• 图像分类神经网络笔记
• 目标检测神经网络笔记
• 语义分割网络学习笔记

　　希望这份自学路线能为您的AI学习之旅提供有力支持。