机器学习、人工智能及图像处理学习提纲

人工智能和机器学习很火，图像处理也很火，在竞争如此激烈的领域中想要取得一定的成绩，就必然要求长期的学习。究竟要学习些什么？ 半路出身的我也不是很明确，简要列举几个方面算是自己的学习提纲：

1. 编程技能

两三本编程的书是要熟悉的，包括python、tensorflow、opencv等，后面应用到的编程技能时再做补充

2. 理论基础

机器学习，统计机器学习，deep learning，概率图模型，这些书都需要学么？实话说，我也不知道，反正都得慢慢看

3. 前沿论文

前沿论文必须是一个搞科研的人的茶饭（不是酒肉），看的太少就会营养不良，吃的太多也会消化不了。看论文犹如吃饭一样，每天都看，细嚼慢咽，品出茶饭滋味胜酒肉。

4. 研究价值和社会贡献

机器学习、人工智能处于技术方法层面，而对于做技术的人而言，避而不谈社会价值及研究意义容易形成闭门造车，很难做出亮点，做出新意，也不容易获得项目资助及领导肯定。另外一方面，国家富强也需要研究者在国家政治、经济、文化诸多方面做出贡献（比如经济实力、科技实力、国防实力、综合国力、国防军事、经济能源、人民健康、环境美化、人民对美好生活的向往）。响应国家号召，将机器学习、人工智能学习好、研究透，进一步结合关键性具体问题深入研究应用才是正确的方向。

正是，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。