学习路径
AI入门建议按以下顺序学习：
- Python基础 → 数据处理 → 机器学习基础
- 数学基础：线性代数、概率统计、微积分
- 机器学习算法：监督学习、无监督学习
- 深度学习入门：神经网络基础
Python编程入门
推荐资源
- Python官方文档 - 最权威的参考资料
- 廖雪峰Python教程 - 中文入门经典
- Codecademy Python - 交互式学习
重点掌握
- 基础语法、数据类型、控制流
- 函数、类与面向对象
- 文件操作、异常处理
- NumPy、Pandas基础
数学基础
线性代数
- 3Blue1Brown线性代数 - 可视化讲解
- 重点：向量、矩阵运算、特征值分解
概率统计
- 可汗学院概率统计
- 重点：概率分布、贝叶斯定理、假设检验
微积分
- 3Blue1Brown微积分的本质
- 重点：导数、梯度、链式法则