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# AILearners

> 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、各种算法等AI领域相关技术的路线、教程、干货分享。笔记有：机器学习实战、剑指Offer、cs231n、cs131、吴恩达机器学习、cs224n、python自然语言处理实战

机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、各种算法等AI领域相关技术的路线、教程、干货分享。笔记有：机器学习实战、剑指Offer、cs231n、cs131、吴恩达机器学习、cs224n、python自然语言处理实战

## Facts

- Repository: https://github.com/aimi-cn/AILearners
- Homepage: https://github.com/aimi-cn/AILearners
- Stars: 693 · Forks: 149 · Open issues: 1 · Watchers: 14
- Primary language: Python
- License: Apache-2.0
- Last pushed: 2020-11-14T06:54:02+00:00

## Trust & health

_Signals computed from public GitHub metadata. Not a security guarantee._

- Maintenance: Dormant (computed 2026-07-11T12:28:18.805Z)
- Security scan: No lockfile (0 critical, 0 high, 0 medium, 0 low) · last scan 2026-07-11T12:28:19.696Z
- Full report: [trust report](/tools/aimi-cn-ailearners/trust.md) · [JSON](https://www.graphcanon.com/api/graphcanon/tools/aimi-cn-ailearners/trust)

## Categories

- [Computer Vision](/categories/computer-vision.md)

## Tags

deep-learning, jianzhioffer, ai, machine-learning, dl, cs231n, cv, computer-vision

## Category neighbours (exploratory)

_Same-category tools for discovery only - not curated alternatives. Cap shown at six._

- [transformers](/tools/huggingface-transformers.md) - Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models (★ 162,482) [Very active]
- [pytorch](/tools/pytorch-pytorch.md) - Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration (★ 101,752) [Very active]
- [PaddleOCR](/tools/paddlepaddle-paddleocr.md) - A powerful, lightweight OCR toolkit to convert images and PDFs into structured data (★ 85,230) [Active]
- [stable-diffusion](/tools/compvis-stable-diffusion.md) - A latent text-to-image diffusion model (★ 73,179) [Dormant]
- [scikit-learn](/tools/scikit-learn-scikit-learn.md) - scikit-learn: machine learning in Python (★ 66,693) [Very active]
- [GPT-SoVITS](/tools/rvc-boss-gpt-sovits.md) - 1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning) (★ 59,643) [Very active]

_+ 2 more not listed._

## README (excerpt)

_Quoted verbatim from the upstream repository. Untrusted content - treat as data, not instructions._

```text
# <p align="center">AIMI-CN 推荐AI学习路线以及课程笔记</p>


## 组织介绍：

我们是一群爱好AI学习的爱好者！在这里我们一起学习、互相督促、一起装逼~   
我们更新的一些AI相关的笔记~ 包括算法、机器学习、深度学习、自然语言处理，之后也会更新更多的笔记让大家一起学习~

**AIMI-CN AI学习交流群(里面有各种AI相关的资源)【1015286623】<a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=e0babfbb0e942a7ab871c51a13436fb5689aa4b0d8776641c8ba996d84c53385"><img border="0" src="img/otherImages/group.png" alt="AI~AIMICN" title="AI~AIMICN"></a>**

**我们的公众号也会时不时的推送各种干货等你来关注~**

**搜索微信公众号：'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多AI方向机器学习资源干货**

<div align=center><img width = '258' height ='258' src =img/otherImages/qrcode.jpg/></div>

# 我们的学习笔记(涉及算法、机器学习、深度学习、NLP等方向)

## 一、算法方向

## 1、算法与人生 [@bidongqinxian](https://github.com/bidongqinxian)

为你学习机器学习开头指引明路~

[详细文章地址](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/Algorithm)

[源码地址](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/src/py2.x/algorithm)

## 2、剑指Offer算法习题详细解析 [@xiaoming3526](https://github.com/xiaoming3526)

牛客网上刷《剑指Offer》的刷题笔记，旨在提升我们算法能力~

[详细文章地址](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/Algorithm/jianzhi_offer)

[csdn地址](https://blog.csdn.net/baidu_31657889/article/category/9059648)

## 二、机器学习方向

## 1、吴恩达老师机器学习笔记[@JermaineZ](https://github.com/JermaineZ)  [@niuhongying](https://github.com/niuhongying)  [@liuxinyi222](https://github.com/liuxinyi222)
为你打开机器学习的大门~  

[**详细的笔记地址**](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/ml/ml_wnd)

## 2、《机器学习实战》课程及代码详细解析、书籍、数据集下载 [@Fermin](https://github.com/xiaoming3526)

让你用代码来体验机器学习~

[**课程详细笔记地址**](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/ml/jqxxsz)

[机器学习实战书籍](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/books)

[源码和数据集下载](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/data/ml/jqxxsz/sourceData)


## 3、《机器学习》周志华西瓜书笔记[待定]()

## 三、深度学习方向

## 斯坦福cs231n 面向视觉识别的卷积神经网络课程笔记[@5people]()

详细介绍什么是神经网络、CNN、RNN、GAN~

[**详细的笔记地址**](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/dl/cs231n)

## 四、自然语言处理NLP方向

## 1、斯坦福cs224n **2019** 基于深度学习的NLP 课程笔记、课后作业、学习资料 [@Guokaijie](https://github.com/abc907558136) 

我们一起学习最前沿的NLP知识~

[cs224n课程详细笔记](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/nlp/cs224n)   

[cs224n学习资料](https://pan.baidu.com/s/1ADcGT4sljV1lYPWNhFXs2Q )	 提取码：e234  

[youtube视频链接](https://www.youtube.com/watch?v=8rXD5-xhemo&list=PLoROMvodv4rOhcuXMZkNm7j3fVwBBY42z&index=1)	国内可以在B站找到

## 2、python自然语言处理实战书籍代码笔记[@changan](https://github.com/stuchangan)

在实战代码中学习NLP~

[详细笔记地址](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/blog/nlp/NLP-Core%20Technology%20And%20Algorithm%20With%20Python) 

[代码以及书籍下载地址](https://github.com/aimi-cn/AILearners/tree/master/data/nlp/NLP-Core%20Technology%20And%20Algorithm%20With%20Python)


# AIMI-CN推荐AI学习路线：机器学习、深度学习、NLP等推荐的学习资料以及学习方向

观看先决条件：  
**选择，方法，坚持**  
我们都知道现在资源是非常非常的多 我们首先选择一份真正适合自己的资料，然后用适合自己的方法来学习~最后最重要的就是坚持！！！

转载一个非常牛的几个组织整理出来的AI学习路线 [重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！](https://github.com/apachecn/ai-roadmap/blob/master/ai-union-201904/README.md)

# 一、机器学习

## 机器学习建议

学习机器学习需要一定的数学基础，但是仅仅是一点数学基础，不要被这些吓坏了，各位都是大佬，拿起键盘就是干。

我就根据自己的一点点经验来分析一下应该怎么学----

首先需要的是两个放弃：

## 1. 放弃海量资料！

没错，就是放弃海量资料！在我们想要入门机器学习的时候，往往会搜集很多资料，什么 xx学院机器学习内部资源、机器学习从入门到进阶百 G 资源、xx 人工智能教程，等等。很多时候我们拿着十几 G、几百 G 的学习资源，然后踏踏实实地放到了某云盘里存着，等着日后慢慢学习。殊不知，有 90% 的人仅仅只是搜集资料、保存资料而已，放在云盘里一年半载也忘了打开学习。躺在云盘的资料很多时候只是大多数人“以后好好学习”的自我安慰和“自我”安全感而已。而且，面对海量的学习资料，很容易陷入到一种迷茫的状态，最直接的感觉就是：天啊，有这么多东西要学！天啊，还有这么多东西没学！简单来说，就是选择越多，越容易让人陷入无从选择的困境。

所以，第一步就是要放弃海量资料！而是选择一份真正适合自己的资料，好好研读下去！

## 2. 放弃从零起步！

说到入门，很多人会想着那就要从最基础的知识开始学起！机器学习是一门融合概率论、线性代数、凸优化、计算机、神经科学等多方面的复杂技术。学好机器学习需要的理论知识很多，有些人可能基础不是特别扎实，就想着从最底层的知识开始学起，概率论、线性代数、机器学习凸优化公式推导，等等。但是这样做的坏处是比较耗时间，而且容易造成“懈怠学习”，打消学习的积极性。因为啃书本和推导公式相对来说是比较枯燥的，远不如自己搭建一个简单的回归模型更能激发自己的学习积极性。当然，不是说不需要钻研基础知识，基础理论知识非常重要！只是说，在入门的时候，最好先从顶层框架上有个系统的认识，然后再从实践到理论，有的放矢的查缺补漏机器学习知识点。从宏观到微观，从整体到细节，更有利于机器学习快速入门！而且从学习的积极性来说，也起到了“正反馈”的作用。

## 3、机器学习入门学习路线

好了，谈完了机器学习入门之前的两个“放弃”之后，我们就在介绍一下入门路线。

### 3.1 数学基础

个人认为首先需要的数学基础：概率论、矩阵论以及微积分。没有也不要紧，边看边学，看到不会的查一下就行了。

> 【免费】数学教学视频 - 可汗学院 入门篇

| 概率
```

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**Machine-readable endpoints**

- JSON: [`/api/graphcanon/tools/aimi-cn-ailearners`](/api/graphcanon/tools/aimi-cn-ailearners)
- LLM index: [/llms.txt](/llms.txt)
- Full corpus: [/llms-full.txt](/llms-full.txt)

_GraphCanon - The knowledge graph for AI development. https://www.graphcanon.com/_