本文是为人工智能AI学习者整合的资料，适合于AI入门以及有一定基础的人。AI以及机器学习入门，初学者遇到的问题非常多，下面就分享一些AI教程以及一些需学习思路和目标。
一.基础教程，适用于AI的零基础小白
学习后目标：掌握Python开发环境基本配置；掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；掌握字符串的基本操作；初步建立面向对象的编程思维；熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；掌握类和对象的基本使用方式；掌握学生管理系统编写。
Python人工智能13天快速入门机器学习教程：内容包括Linux基础命令，Python基础教程， 飞机大战项目演练
二.中级教程：适用于有基础想要深入学习AI人工智能
学习后目标：掌握近600项技术点，Python高级和系统编程，机器学习，深度学习与图像与视觉处理（CV），深度学习与自然语言处理（NLP）等技术讲解。
1. 入门第一课——从人工智能的概述、发展历程和主要分支等内容切入讲解，对人工智能进行宏观的阐述。随后着重讲到两个模块：人工智能中科学计算库和机器学习常见经典算法。
2.本课程重讲到两个模块：人工智能中科学计算库和机器学习常见经典算法。
3.掌握opencv的使用, 使用opencv对图像进行炫酷的变换，特征提取等。
4.Linux 系统使用、多任务编程、网络编程、HTTP 协议，静态 Web 服务器、MySQL 数据库 、Pyhton 高级语法、正则表达式、HTML+CSS+JS+Jquery、Mini-Web 服务器。
5.了解什么是爬虫， 掌握requests库，BeautifulSoup解析库提取数据，正则表达式提取数，是用json模块处理json格式数据，疫情爬虫项目的实现，了解疫情数据可视化等知识。
6，图像学基础 ,计算机视觉基础 ,人工智能基础,机器学习基础,物联网,差分法原理 ,如何基于微信公众平台进行开发,如何基于微信公众平台进行开发,python代码如何封装和优化,等知识和的结合。
三.高级教程:已熟练掌握中级技能
学习后目标：掌握500+技术点，人工智能项目-智能交通CV项目-实时人脸识别CV项目-在线AI医NLP项目-智能文本分类-NLP基础设施NLP项目，以及算法进阶和面试强化等技术讲解。
1.本课程以Unit对话机器人 ，AI在线医生总体架构详解， Neo4j图数据库的安装和应用结构化数据等进行展开，在介绍项目业务流的同时, 更加注重代码驱动. 整个开发流程基于Linux系统的服务器开发模式。
2.掌握tensorFlow的使用, 使用tensorflow构建神经网络并完成图像分类任务 。
3.多目标跟踪的常见的方法，yoloV3模型的网络结构及网络输出，理解SORT算法的原理.
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