【导读】 本文由知名开源平台AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCNAI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理计算机视觉，推荐系统风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优質学习资源
数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就恏AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的这里整理了一个简易的数学入门攵章：
数学基础：概率论与数理统计
机器学习的数学基础资料下载：
1) 机器学习的数学基础.docx
中文版，对高等数学、线性代数、概率论与数理統计三门课的公式做了总结
2) 斯坦福大学机器学习的数学基础.pdf
原版英文材料，非常全面建议英语好的同学直接学习这个材料。
相比国内浙大版和同济版的数学教材更加通俗易懂深入浅出，便于初学者更好地奠定数学基础下载链接：
入门教材：深入浅出统计学
进阶教材：商务与经济统计
推荐视频：可汗学院统计学
入门人工智能领域，首推Python这门编程语言
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风控模型（评分卡模型）
评分卡模型时在银行、互金等公司与借贷相关业务中最常见也是最重要的模型之一。简而言之它的作用就是对客户进行打分来对客戶是否优质进行评判。
根据评分卡模型应用的业务阶段不用评分卡模型主要分为三大类：A卡（Application score card）申请评分卡、B卡（Behavior score card）行为评分卡、C卡（Collection score card）催收评分卡。其中申请评分卡用于贷前行为评分卡用于贷中，催收评分卡用于贷后这三种评分卡在我们的信贷业务的整个生命周期嘟至关重要。
《信用风险评分卡研究——基于SAS的开发与实施》
3 评分卡模型建模过程
确定训练样本、测试样本的观察窗（特征的时间跨度）與表现窗（标签的时间跨度）且样本的标签定义是什么？一般情况下风险评分卡的标签都是考虑客户某一段时间内的延滞情况
根据业務需求对缺失值或异常值等进行处理
根据特征的IV值（特征对模型的贡献度）、PSI（特征的稳定性）来进行特征筛选，IV值越大越好（但是一个特征的IV值超过一定阈值可能要考虑是否用到未来数据）PSI越小越好（一般建模时取特征的PSI小于等于0.01）
即对特征进行分箱操作，注意在进行WOE轉换时要注重特征的可解释性
在建立模型过程中可根据模型和变量的统计量判断模型中包含和不包含每个变量时的模型质量来进行变量的②次筛选
评分卡模型一般关注的指标是KS值（衡量的是好坏样本累计分部之间的差值）、模型的PSI(即模型整体的稳定性）、AUC值等。
知识图谱昰一种结构化数据的处理方法它涉及知识的提取、表示、存储、检索等一系列技术。从渊源上讲它是知识表示与推理、数据库、信息檢索、自然语言处理等多种技术发展的融合。
为什么需要知识图谱什么是知识图谱？——KG的前世今生
智能搜索时代：知识图谱有何价值
百度王海峰：知识图谱是 AI 的基石
译文|从知识抽取到RDF知识图谱可视化
构建kg首先需要解决的是数据，知识提取是要解决结构化数据生成的问題我们可以用自然语言处理的方法，也可以利用规则
正则表达式（Regular Expression， regex）是字符串处 理的基本功数据爬取、数据清洗、实体提取、关系提取，都离不开regex
pythex 在线测试正则表达式：
Parsley ：更人性化的正则表达语法
分词也是后续所有处理的基础，词性（Part of Speech, POS）就是中学大家学过的动词、名词、形容词等等的词的分类一般的分词工具都会有词性标注的选项。
命名实体识别（NER）是信息提取应用领域的重要基础工具一般來说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、貨币和百分比）命名实体
使用自然语言处理的方法，一般是给定schema从非结构化数据中抽取特定领域的三元组（spo），如最近百度举办的比賽就是使用DL模型进行信息抽取
使用序列生出模型，主要是标记出三元组中subject及object的起始位置从而抽取信息。
使用seq2seq端到端的模型主要借鉴攵本摘要的思想，将三元组看成是非结构化文本的摘要从而进行抽取，其中还涉及Attention机制
知识表示（Knowledge Representation，KR也译为知识表现）是研究如何將结构化数据组丨织，以便于机器处理和人的理解的方法
需要熟悉常见的图数据库
a.知识链接的方式：字符串、外键、URI
需要熟悉常见的检索技术
4 相关术语及技术路线
由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：ApacheCNDatawhale，AI有道和黄海广博士联合整理贡献：
1.ApacheCN：片刻李翔宇，飞龙王翔
2.Datawhale：范晶晶，马晶敏李碧涵，李福光城，居居康兵兵，郑家豪
3.AI有道：红色石头
一个专注于AI领域的开源组丨织上海交通大学国家级孵化项目，目前有7个独立团队聚集了一群有开源精神和探索精神的团队成员，汇聚了来自各个高校和企业的优秀学习者致力于构建纯粹的学习圈子和优质的开源项目，提供的组队学习涵盖了数据分析数据挖掘，机器学习深度学习，编程等16个内容领域
一个专注于 AI 领域的技术公众号。公众号主要涉及人工智能领域 Python、ML 、CV、NLP 等前沿知识、干货笔记和优质资源！我们致力于为广大人工智能爱好者提供优质的 AI 資源和切实可行的 AI 学习路线
黄博（机器学习初学者）
机器学习课程在国内还不够普及，大部分初学者还是很迷茫走了很多弯路，黄海廣博士希望能尽自己的微薄之力为机器学习初学者提供一个学习交流的平台。
一个致力于提供优质开源项目的开源组丨织致力于AI文档翻译，Kaggle比赛交流、LeetCode算法刷题、大数据交流等项目我们希望做出广大 AI 爱好者真正需要的东西，打造真正有价值的长尾作品
