最近刚拿到《人工智能概论(第2版)》这本教材,发现它比第一版更新了不少前沿内容,比如深度学习、自然语言处理的基础框架都讲得挺清楚。作为入门课,这本书其实挺友好的,但编程实践部分需要自己补点动手经验。
说实话,学起来还是有些吃力,尤其是那些公式推导和算法原理。我在找一些配套的习题讲解和实验指导,但网上资源太杂了,想问问大家有没有靠谱的笔记或者视频课推荐?不需要直接给答案,主要是想有个学习思路参考。
目前我打算先通读章节,再跟着教材里的代码示例敲一遍,然后画思维导图总结。但感觉深度强化学习那章逻辑跳得快,一个人啃有点懵。有学长学姐能分享一下怎么结合案例理解吗?或者平时怎么整理这类理论课的复习资料?