GitHub 热榜：来膜拜这个流弊的 AI 框架！

近年来，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和CV领域近年来的发展和成就。在这其中，卷积神经网络的成功也带动了更多学术和商业应用的发展和进步。

为了避免“内卷”，更多人选择学习进阶，但是仍旧遇到一些问题：

到底要把数学学到什么程度才能够无障碍地推导机器学习算法？实变、复变、泛函、矩阵论到底要不要全都学会？
入门机器学习到底要看什么书？
除了机器学习，真正的工作中还哪些必要技巧？
如何入门深度学习？
如何着手开始进行数据挖掘项目？

那怎么选定一条合适自己的学习路线，从千军万马中脱颖而出，荣登时代的C位呢？

这时，一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。选择一个适合自己，适合业务场景需求的深度学习框架显得尤为重要，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能成长路线图。

深度学习成长路线

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