人工智能的目标是使计算机能够执行类似人类的智能任务，包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解等。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能指的是具有与人类智能相当的智能水平，能够在各种任务中表现出类似人类的智能；而弱人工智能则是指针对特定任务设计的智能系统，只能在特定领域内表现出智能。人工智能的发展涉及多个领域，包括开元体育机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等。
基础:Python基础语法/Python数据处理/函数/文件读写/异常处理/模块和包进阶：面向对象 /网络编程 /多任务编程 /高级语法 /Python数据结构
机器学习简介 /K近邻算法 /线性回归 /逻辑回归 /决策树 /聚类算法 /集成学习 /机器学习进阶算法 用户画像案例 /电商运营数据建模分析案例
深度学习基础 /BP神经网络 /经典神经同络结构（CNN&RNN） /深度学习多框架对比 /深度学习正则化和算法优化 /深度学习Pytorch框架 /NLP任务和开发流程 /文本预处理 RNN及变体原理与实战 Transformer原理与实战 /Attention机制原理与实战 /传统序列模型 /迁移学习实战
解决方案列表 /项目架构及数据采集 /人脸检测与跟踪 /人脸姿态任务 /人脸多任务 /系统集成
由于李航老师的统计学习方法涉及到一些公式推导，如果看不懂的同学可以优先学习另外几本书；
关于机器学习实战部分，推荐去看看Kaggle竞赛网站上面的各种已完成竞赛任务，多多学习各路大神的代码
