阿里云的人工智能学习路线（学+测）
前面两部分是免费的，后面三部分是收费的，收费课程基本是9.9一章节：
课程：
阶段 1：机器学习入门
3门课程 | 128课时
学习前要求：Python编程基础（Python学习路线），数学基础（线性代数、概率论、数理统计）。
学习后将掌握：机器学习和深度学习的概念，常用的机器学习算法和神经网络算法。
学习后将掌握：机器学习和深度学习的概念，常用的机器学习算法和神经网络算法。
机器学习概览及常用算法、机器学习算法详解、神经网络基础
阶段 2：TensorFlow框架及常用库
4门课程 | 78课时
学习前要求：Python编程基础，了解常用的机器学习算法原理及实现，一定的英语读能力。
学习后将掌握：TensorFlow的基本使用，常用的Python科学计算库的使用。
学习后将掌握：TensorFlow的基本使用，常用的Python科学计算库的使用。
深度学习框架TensorFlow入门、科学计算库NumPy快速入门、数据分析库Panda快速入门、数据可视化库Matplotlib快速入门
阶段 3：机器学习实战
9门课程 I 94课时
学习前要求：了解常用机器学习算法、神经网络，了解TensorFlow框架及Python相关库的使用方法。
学习后将掌握：机器学习算法、神经网络的实战应用，阿里云机器学习PAI平台的操作。
学习后将掌握：机器学习算法、神经网络的实战应用，阿里云机器学习PAI平台的操作。
基于PAI的机器学习实战、从零构建推荐系统、基于贝叶斯的新闻分类、基于随机森林的气温预测、基于LSTM的文本情感分析、从零开始卷积神经网络、RNN时间序列分析、使用lightgbm进行饭店流量预测、使用Word2vec进行文本分类、
阶段 4：自然语言处理实战
7门课程 | 67课时
学习前要求：了解神经网络，了解TensorFlow框架及Python相关库的使用方法。
学习后将掌握：机器学习/深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的实战应用。
学习后将掌握：机器学习/深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的实战应用。
深度学习与自然语言处理、对话机器人、AI写唐诗、AI输入法、机器翻译、根据姓名预测性别、文本相似度分析
阶段 5：图像识别实战
7门课程 I 57课时
学习前要求：了解神经网络，了解TensorFlow框架及Python相关库的使用方法。
学习后将掌握：机器学习/深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。
学习后将掌握：机器学习/深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。
人脸检测、猫狗识别、行为识别、验证码识别、CIFAR图像分类、图像超分辨率重构、图像修复
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