AI学习路线（从上到下依次学习即可） 1.人工智能开发入门 Python编程：基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务、模块与包、闭包、装饰器、迭代器 Numpy矩阵运算：Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆 Scipy数值运算库：基本使用、常量、稀疏矩阵、图结构、空间、插值 Pandas数据科学库：自带数据结构、数据读写、清洗、计算、合并、排序 Matplotlib：基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend Seaborn：数据关系图、分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系 PyEcharts：基本使用、图表API、组合图表、图表类型、Web框架整合 2.机器学习核心技术 Scikit Learn：聚类算法API、数据预处理、分类/回归算法API 分类算法：决策树、KNN、Adaboost、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、GBDT、XGboost、LightGBM 回归算法：线性回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、XGboost回归 聚类算法：KMeans、KMeans++、GMM、层次聚类、密度聚类、DBSCAN 属性降维：特征选择、因子分析、PCA、ICA、LDA 模型选择：Metrics Scoring、Grid search、Cross Validation、超参数选择、Validation curves 特征工程：标准化、归一化、非线性转化、高斯分布转化、正则化、类别性编码处理 3.深度学习核心技术 人工神经网络：损失函数、激活函数、Back Propagation、优化方法及正则化 BP神经网络：网络结构、正向计算、链式法则、权重更新、Sigmoid函数、梯度消失/爆炸、Batch Normalization CNN卷积神经网络：局部感受野、权值共享、DropOut、卷积层、池化层、全连接层 RNN循环神经网络：梯度裁剪、BiLSTM、LSTM、GRU 4.NLP自然语言处理技术 Pytorch编程：定义损失函数、自动微分、优化器、模型结构 传统序列模型：隐马尔科夫模型、条件随机场、CRF与HMM区别 Transfomer原理：编码器、解码器、注意力机制、语言模型、超参数、模型验证 文本预处理：处理方法、张量表示、语料分析、数据增强、命名实体识别 Word Embedding词嵌入 RNN及变体：传统RNN、LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU Seq2Seq 迁移学习：FastText、预训练模型（BERT、GPT、GPT-2）、权重微调 5.CV计算机视觉技术 OpenCV图像处理：图像读写、灰度/几何变换、形态学、纹理分割、视频操作、边缘检测、特征检测与描述 Tensorflow编程：张量、变量、高阶API、tf.data、tf.keras 目标分类：卷积计算、多通道卷积、AlexNet、VGG、ResNet、ImageNet分类 目标检测：RCNN、FPN、SSD、ROI Pooling、FasterRCNN、NMS 目标分割：全卷积、ROI Align、DeepLab、MaskRCNN、金字塔池化模块、语义分割评价标准 6.面试相关算法及专题 数据结构：栈、树、图、数组、链表、哈希表 常见算法：排序、查找、链表算法、动态规划、二叉树、递归、贪心、图算法、队列算法 机器学习&深度学习：分类/聚类/回归算法专题、深度学习基础专题 NLP & CV面试专题：深度学习与NLP专题、深度学习与CV专题... 展开详请

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）是一种将人工智能（AI）应用于IT运营领域的技术。它可以帮助企业更有效地监控、管理和优化其IT基础设施。AIOps将大数据分析、机器学习和自动化等技术应用于IT运营中，提高了故障诊断、性能优化和安全防护等方面的效率。 例如，腾讯云智能运维产品（Tencent SmartOps）是一种AIOps解决方案，它可以实现故障预测、自动化运维、容量规划等功能。通过收集和分析IT基础设施中的大量数据，腾讯云智能运维能够提前识别潜在故障，自动进行故障处理，并根据业务需求预测和调整资源使用，实现精细化的IT运营。... 展开详请

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），即智能运维，是一种将人工智能（AI）技术应用于IT运维领域的解决方案。AIOps利用大数据分析、机器学习和深度学习等技术，对IT系统产生的海量数据进行实时监控、分析和预测，以实现故障预防、异常检测、自动化运维等目标。 例如，腾讯云智能运维产品（Tencent SmartOps）通过采集和分析基础设施、应用和服务的运行数据，可以实现故障预测、异常检测、容量规划等功能，帮助企业提高运维效率，降低运维成本。... 展开详请

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）是一种基于人工智能技术的IT运营管理方法。它通过应用大数据、机器学习、深度学习等人工智能技术，来优化和自动化IT运营流程。AIOps的主要作用包括提高运维效率、降低成本、提高系统可靠性和稳定性、及时发现异常和故障、实现故障预测和预防等。 例如，腾讯云智能运维产品（Tencent SmartOps）就是一款集监控、分析、告警、自动化和预测为一体的AIOps解决方案，可以帮助客户实现对云上资源的实时监控和智能管理，提高运维效率，降低运维成本，确保系统的稳定性和可靠性。... 展开详请

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）和APM（Application Performance Monitoring）都是用于监控和管理IT系统的工具，但它们侧重于不同的方面。AIOps关注通过对大数据和机器学习技术的应用，自动化处理IT运营中的问题。而APM则更注重对应用程序性能的实时监控和分析，以便快速诊断和解决问题。 例如，如果你有一个在线商城，你会使用APM工具来监控网站的速度和可用性，以确保用户在浏览和购买商品时不会遇到任何问题。而如果你需要管理成千上万个服务器和应用程序，AIOps工具可以帮助你自动检测和解决问题，而不需要人工干预。 腾讯云提供了多种产品和服务来支持AIOps和APM，包括腾讯云监控（云监控）、腾讯云日志服务（Log Service）、腾讯云告警（云告警）、腾讯云AI引擎（AI Engine）等。这些产品可以帮助用户实现全方位的IT系统监控和管理，提高运维效率和质量。... 展开详请