【主题】人工智能
科普作家 Isaac Asimov 阿西莫夫的机器人三定律。
A robot may not injure a human being or, through inaction, allow a human being to come to harm.
A robot must obey orders given it by human beings except where such orders would conflict with the First Law.
A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law.
Python 包
目前 AI 使用较多的是 Python，主要是因为这是一个简单 (包括语法、环境)的胶水语言，如果性能不满足，完全可以通过 C 重新实现，例如 NumPy 。
如下是常用库的使用简介。
- 环境准备 包括了常用的 Python 工具、TensorFlow 等。
- Numpy 简介 一个扩充程序库，支持高级大量的维度数组与矩阵运算。
- Scipy 简介 可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解。
- Pandas 简介 基于 NumPy 的工具库，主要是为了解决数据分析任务。
- Seaborn 简介 在 matplotlib 的基础上又封装了一层，更方便使用。
- Matplotlib 简介 绘图库包大量工具，几乎可以完成所有的图形绘制。
- StatsModels 简介 提供了经典频率学派统计方法，包括了多种统计模型。
其它
数学基础
微积分
线性代数
概率论与数理统计
- 基本概念
- 离散概率分布
- 连续概率分布
- 连续概率 -- 高斯分布 包括了基本的高斯分布以及多元高斯分布。
统计推断的三个重要内容：抽样分布、参数估计、假设检验。
优化算法
其它
机器学习
机器学习所解决的问题，主要包括了数值的预测和分类，前者一般是回归模型，例如线性回归；后者的方法则是五花八门，例如决策树、KNN、支持向量机、朴素贝叶斯等等。
其实，两类问题本质上讲是一样的，都是通过学习已有数据，构建模型，然后对未知数据进行预测，如果是连续的数值预测就是回归问题，若是离散的类标号预测，那么就变成了分类问题。
其它
概率编程
- 贝叶斯简介
- 马尔科夫简介
- 基本采样算法 一些常见的基本概念，例如蒙特卡罗、简单采样等。
- MCMC采样 - Metropolis 算法 介绍 MCMC 的基本概念，以及很简单的算法。
- Stan 简介 包括了 Stan 的基本概念、使用方法，以及 RStan 的安装使用。
R 语言
R 语言作为统计学一门语言，一直属于一个小众的工具集，直到大数据爆发后，越来越多的人开始使用 R 语言进行数据分析。
参考
- 官方文档 www.rdocumentation.org ，可以直接搜索相关的主题。
深度学习
参考资料
机器学习
Pattern Recognition and Machine Learning
常用资料 Book English、NoteBooks、Python Implemented ，也可以参考本地保存 En、CN 。
其它
- Rules of Machine Learning 介绍关于 ML 的一些原则，可以参考 本地文档 。
- 数学公式的编写可以参考 MathJax Demo 。
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