经过半个多世纪的发展，人工智能技术逐步成熟，已然形成了固定的产业链。而随着近几年国家的大力支持，我国的人工智能产业规模也在不断扩大，科技人才供应吃紧，尤其是算法设计岗和应用开发岗供需比均在0.2以下，也就是说企业需要100个员工，市场却只能提供不到2个，人才的吸引和管理可谓迫在眉睫。
可以说，人工智能如今正值风口，其诞生至今，应用领域不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前，人工智能的主要研究领域划分为以下四个方向：
虽然人工智能技术门槛较高，但只要掌握了人工智能的学科理论，就能够成为算法工程师、程序开发工程师、人工智能运维工程师、智能机器人研发工程师、AI硬件专家等新世纪的高科技人才。这是初创企业以及正在转型的非巨头上市公司机会所在，也是想要转型人工智能岗位的程序员的机会所在！
无论我们想要往哪个领域发展，有必须具备基本的三个要素，即
- 数据
- 算法
- 计算力
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，帮助大家打牢基础，成功转型，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
标签：实战,入门,项目,人工智能,神经网络,算法,学习,开源 From： https://blog.51cto.com/u_16163480/6534893