人工智能路径规划技术,人工智能的研究路径有哪些

　　你看到昨天的热搜了吗？韩国首位AI女主播《平静的地球》诞生。看，这就是科技的力量！用智能代替人工解放人力，相信是未来一个大的发展趋势。这个时候可能有人想进入这个行业。所以今天，边肖就和大家分享一下AI人工智能的学习路径，帮助大家学习和理解。

　　第一阶段：python之前的基础知识

　　知识点：

　　1)Python环境构建与基本概念计算机组成、Python介绍、变量与注释、bug与调试工具、常用数据类型、字符串的输出2)基本运算与条件判断输入、类型转换、算术运算、赋值与复合赋值运算、比较与逻辑运算、if条件判断语句for loop、while loop、loop的应用4)字符串、列表与元组的索引与切片、字符串、列表与元组的常用操作方法5)字典的特点与常用操作、 集合和常用演绎字典，集合的特征，常用演绎表达式的常用运算和表达式第二阶段：python高级和应用编程知识点：1)面向对象(key)类和对象，添加和获取属性，私有方法和私有属性，继承和多态，类方法，对象方法和静态方法。 2)高层语法(关键点)异常的捕获、转移和定制，模块和包的使用，属性属性和with语句，闭包和修饰，深拷贝和轻拷贝。3)数据结构的时间和空间复杂度(重点)、Python内置类型性能分析、顺序表和链表、队列堆栈、排序和搜索算法、二叉树4)Linux系统和数据库(熟悉)常用Linux命令的使用、远程登录和远程复制、vim编辑器的使用、Linux系统软件的安装和卸载、MySQL数据库的常用操作5)网络编程和多任务编程(熟悉)IP和端口、socket的介绍、基于TCP的通信的开发、HTTP协议及其通信过程、进程第三阶段：机器学习的知识点：1)1)matplotlib的使用架构介绍，基本功能的实现，多图显示的实现，实现各种图形渲染。2)numpy的运算优势，数组形状，数组属性，数组基本运算，数组运算。3) Panda的基本数据操作和常用数据结构：DataFrame/Series/MultiIndex、文件读取和存储、缺失值处理、数据离散化、数据合并、交叉表和透视表、分组和聚合4)scikit-learn的介绍、数据集的获取、数据集划分、经典机器学习算法的实例化、常用数据处理工具的实例化5)特征工程和模型优化、特征预处理、归一化和标准化、特征选择和降维、交叉验证和网格搜索、模型的存储和加载、 欠拟合和过拟合6)经典机器学习算法KNN和KD树、线性回归概念和原理分析、梯度下降算法介绍、logistic回归原理、决策树算法原理、朴素贝叶斯算法、SVM、聚类算法、EM算法和HMM 7)bagging和boosting思想的集成学习思想及应用、随机森林原理、AdaBoost原理、GBDT原理、XGBoost原理、LightGBM原理8)案例：数据预处理、数据划分、模型训练、模型评估、模型保存和加载绝地求生玩家排名预测。.

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