人工智能学习路线

我研究生的研究方向是关于工业异常监测、故障诊断的，但是 AI 领域的基础知识也是相通的。在这里分享给大家，感谢我们生在这个时代，有这么多优秀的开源资料可以学习。

基本概念：人工智能 AI > 机器学习 > 深度学习

准备#

可以发现编程语言是基础，在深度学习领域毫无疑问的需要学习 python。

虽然对于机器学习可以使用 matlab 之类的工具，但是说实话，matlab 能做的 python 都可以做。（matlab 可能运行效率高一点）

python 学习#

有其他编程语言基础的话，直接看书：

《python 编程从入门到实践》

链接：https://pan.baidu.com/s/1lk1USQ5AUx7x83ukTq4fwA 提取码：ifi5

有时间可以进阶（我也没看完，但是写的很好）：《流程的 python》

链接：https://pan.baidu.com/s/1194t-gCU8mBu3-Ue2G5xgQ 提取码：j3j3

配置环境#

IDE： Pycharm

anaconda pytorch

sklearn 机器学习配置：其实基本上不用配置，直接 pip install sklearn 就可以了（如果想便于管理一定要先安装 anaconda，创建一个虚拟环境）。

教程：

conda 常用命令

机器学习库 sklearn 安装-官方教程

pytorch 配置

下面是我之前安装 pytorch 的简单笔记：

pytorch 安装(GPU)
1.安装 anaconda
别安装太新的版本
使用清华源：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
2.安装 cuda
安装对应显卡的 cuda 版本，老显卡可能不支持新 cuda，同时注意 cuda 和 torch 的对应
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
查看 cuda 版本：
nvcc -V
3.安装 torch
可以使用官网 conda 命令行安装。PyTorch安装过程中可能会报错。
也可以=使用：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
找到对应的 cuda 版本，torch 版本，cpython 版本以及系统版本，下载 torch 和 torchvision，下载到哪无所谓
然后使用命令行安装：
pip install "文件名"
pip install "cu117/torchaudio-0.13.0%2Bcu117-cp37-cp37m-win_amd64.whl"
4.测试
python
>>> import torch
>>> print(torch.cuda.is_available())
True # 返回true就是正常了