前言
在涉足 AI 及机器学习领域时，初学者往往会面临诸多挑战，其中最为突出的问题便是资料繁杂、无从取舍。小编今天推荐的华为团队研发的《人工智能从入门到进阶学习资料》为众多初学者指明了方向，备受好评。
在此基础上，小编结合已发布的文章及自身学习历程，精心整理出一套 AI人工智能入门路线，并将相关代码和数据集整合至一个资料包，为初学者提供了便捷的下载渠道。
人工智能涉及很多复杂的算法、模型架构和数据结构。路线图可以将这些复杂的内容以简洁直观的图像形式呈现，帮助你快速理解其核心要点。
（一）数学基础：0.math。高等数学、概率论与数理统计、线性代数是关键的三门课程，掌握它们能解决大部分机器学习问题。仓库中提供了黄海广考研及考博复习时提炼的机器学习相关数学资料，还有今年翻译的斯坦福人工智能课程基础 ——CS229 的线性代数和概率论复习材料。
要想学习ai人工智能，仅仅靠书籍和文件是远远不够的，所以在此小编准备了相关视频教程课件及代码来进行辅助学习，希望能帮助到大家！
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