查阅了十几篇进修资源后，我总结了这份AI进修路径

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具备了较强的常识储蓄，可以进入较难的拭魅战。两个选择，家产界的可以选择看开源项目，以改代码为目标来读代码；学术界的可以看特定规模的论文，为办理题目而发论文。可能可以介入 kaggle 比赛，来验证一下，办理题目。到了这个阶段，就看小我私人的修行了。不外到了此阶段，转头看一开始的进修打算，根基已经到达目标了。最后，对付论文查询，就不得不提arXiv了，arXiv是个网络物理学、数学、计较机科学与生物学的论文预印本的网站。将预稿上传到arxiv作为预收录，可以防备本身的idea在论文被收录前被别人抄袭。因此arXiv是个可以证明论文原创性（上传时刻戳）的文档收录网站。现今的许多科学家风俗先将其论文上传至arXiv.org，再提交予专业的学术期刊。以下提供两个器材可以行使：

• arXiv官网：  https://arxiv.org

• arxiv论文查询：  http://www.arxiv-sanity.com

• 带代码的论文查询:  https://paperswithcode.com

通过查询并阅读了十多篇对人工智能的进修要领和进修资源的文章后，本文试图对这些资源举办整合，清算出一条相对完备的进修路径，每一个阶段都给出了响应的参考资料，有了资料，更重要的是必要去进修和实践，但愿对本身的进修有一个明晰的打算，也但愿对想举办AI规模的同窗有辅佐。

（编辑：湖南网）

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