前段时间，谷歌语言模型 LaMDA（谷歌于 2021 年 I/O 大会上推出的一款对话 AI 系统，拥有 1370 亿参数）被爆已经苏醒，可以称之为“人”，消息一出，瞬间占满了科技板报头条。
人们惊慌失措，害怕像《终结者》或《黑客帝国》电影一样，AI开始争取人权，打败人类。
确实，最近几年，AI这个词出现的频次越来越高，参与到AI研究的人群、企业也越来越多。
*AI近几十年发展趋势
就连很多大学都开设了人工智能的专业，而且都是一些比较厉害的大学。
不少公司也开设了关于人工智能的岗位，招聘需求只增不减，而且薪资还不低。
北京人工智能算法工程师平均薪资
来源：职友集
按照这个发展趋势，人工智能算法工程师渐渐会成为非常抢手的IT人才。
有一些朋友可能也想尝试这方面的工作，所以今天给大家先分享一份比较完整的人工智能学习框架，想了解人工智能的朋友，可以依着这些知识点先学习学习、看一看。
01、Python基础
1️⃣ Python基础语法
2️⃣ Python数据处理
3️⃣ 函数
4️⃣ 文件读写
5️⃣ 异常处理
6️⃣ 模块和包
02、Python编程进阶
1️⃣ 面向对象
2️⃣ 网络编程
3️⃣ 多任务编程
4️⃣ 高级语法
5️⃣ Python编程综合项目
03、数据处理与统计分析
1️⃣ Linux
2️⃣ MySQL与SQL
3️⃣ Numpy矩阵运算库
4️⃣ Pandas数据清洗
5️⃣ Pandas数据整理
6️⃣ Pandas数据可视化
7️⃣ Pandas数据分析项目-RFM客户分群案例
8️⃣ 多场景项目实战
04、机器学习与多场景项目实战
1️⃣ 机器学习简介
2️⃣ K近邻算法
3️⃣ 线性回归
4️⃣ 逻辑回归
5️⃣ 聚类算法
6️⃣ 决策树
7️⃣ 集成学习
8️⃣ 机器学习进阶算法
9️⃣ 用户画像案例
🔟 电商运营数据建模分析案例
05、深度学习基础
1️⃣ 神经网络基础
2️⃣ 深度学习多框架对比
3️⃣ Pytorch框架
06、自然语言处理基础
1️⃣ NLP入门
2️⃣ 文本预处理
3️⃣ RNN及变体
4️⃣ Transfomer原理
5️⃣ 迁移学习
从了解基础到深入学习，人工智能需要学的内容还是蛮多的。而且涉及到的学科也比较多，是一个综合性强的专业。
如果只是想慢慢看看，慢慢了解，建议大家先学好自己的数学，多阅读一些关于人工智能的书籍，在线文章、文献等等。
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