人工智能技术栈从基础到高级的学习路径
机器学习
人工智能中，机器学习是最核心的部分之一，它使得计算机能够通过数据和算法自动学习如何做出决策。要深入了解机器学习，你需要掌握统计学、优化理论、信息论等数学工具，并且熟悉常见的监督学习、无监督学习、半监督学习等技术。同时，还需要了解各种模型，如线性回归、逻辑回归、高斯混合模型、支持向量机（SVM）、神经网络等，以及它们在处理不同类型问题上的应用。
深度学习
深度学习是机器learning的一个分支，它利用具有多层相互连接的节点的神经网络来模拟人类大脑的工作方式。为了掌握深度学习，你需要理解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）的原理和实现方法。此外，梯度下降法及其变种、正则化技术以及超参数调优也是必需知识点。你还可以探索使用PyTorch或TensorFlow这类框架来构建和训练复杂模型。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，它涉及到让计算机理解和生成人类语言。要成为NLP专家，你需要对词干提取、停用词去除、大型语料库分析等基本操作有所了解。此外，情感分析、中间表示符号主义与分布式表示符号主义之间的区别以及如何进行文本分类和主题建模都是你应该关注的话题。你也可以研究最新的人工智能助手如Alexa或Siri，这些系统依赖于先进的人工智能技术来响应用户查询。
计算视觉
计算视觉是指计算机能够解释图像内容并从中提取有用的信息。这一领域包括图像识别、二维码扫描、三维重建以及视频分析等任务。在这个领域里，你可能会接触到卷积神经网络用于图像分类，以及基于深度信念-propagation方法进行目标检测。如果你对物体检测感兴趣，可以进一步研究YOLO(YOLO)这样的实时目标检测系统。
强化 学习
强化 学习是一种让代理根据其行动获得奖励或惩罚并随着时间逐步提高性能的一种方法。这一领域涉及概率论与动态规划，是AI发展过程中比较关键的一部分。强化 学习被广泛应用于游戏玩家AI开发，如AlphaGo挑战世界围棋冠军李世石的情况。如果你对这些看起来“聪明”但实际上背后隐藏了大量算法与数学运算的事情感兴趣，那么加入这一领域将是一个很好的选择。