人工智能入门指南全套学习教程，程序员高薪必备资源_人工智能学习教程

随着互联网的发展大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一，人工智能相关技术也将持续覆盖到互联网之外的行业。

从大环境来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。同时，未来的程序员在工作中也将大量和频繁的与智能体进行交流和合作，因此，掌握人工智能相关的技术也将成为一个必然的趋势。

总的来说，人工智能增加了对专业人才的需求量，为许多程序员提供转岗和就业空间，但同时也对技术人员提出了更高的要求。因此，想要吃人工智能这碗饭，空手套娃可不行，必须要有知识基础和技能储备，接下来就来看看人工智能到底怎么学？

人工智能领域需要掌握的内容细化一下通常分为这些部分：AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等。

这里，我将所有知识点整理成了一份2022年最新版《人工智能入门指南》全套学习教程，需要的伙伴可点击文末卡片免费获取！

目录

• 计算机视觉实战项目
• 深度学习神经网络基础教程
• 机器学习基础算法教程
• 人工智能论文合集

一. 计算机视觉实战项目

01.OpenCV图像处理实战

项目实战一：信用卡数字识别

项目实战二：文档扫描OCP识别

项目实战三：全景图像拼接

项目实战四：停车场车位识别

项目实战五：答题卡识别判卷

02.YOLOV5目标检测视频

1.任务需求与项目概述

2.数据与标签配置方法

3.标签转格式脚本制作

4.各版本模型介绍

5.项目参数配置

6.缺陷检测模型培训

7.输出结果与项目总结

03.MASK-RCNN目标检测实战视频

第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置

第二章：MaskRcnn网络框架源码详解

第三章：基于MaskRcnn框架训练自己的数据与任务

第四章：练手小项目-人体姿态识别demo

第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构

第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列

04.Unet图像分割实战视频课程

05.OpenCV图像处理课程资料

06.YOLOV5目标检测课程资料

07.MASK-RCNN课程资料

08.Unet图像分割课程资料

二. 深度学习神经网络基础教程

神经网络模型基础课件资料

RNN循环神经网络基础

GAN对抗生成网络基础

CNN卷积神经网络基础

三. 机器学习基础算法教程

01.机器学习经典算法精讲视频课程

02.机器学习算法课件资料

机器学习算法PPT

部分代码资料

四. 人工智能论文合集

人工智能开发高薪必备资源（点击文末卡片免费获取！）

目前人工智能相关的有效资料很少，许多人想要入门都受到了硬件条件的限制，这也是我写这篇文章的原因，希望大家能够收藏此文，认真阅读学习资料，掌握人工智能基础内容。

未来，随着人工智能的不断发展，行业对于开发人员也会有新的要求，学习人工智能专业的人会越来越多，掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，愿在读的各位都能把握机遇，不断提升！