AI探索图谱学习路线ChatGPTAIGC这么火，程序员如何学习？

　　前言
　　去年下半年开始，由于一些原因，开始接触AI相关内容。开始痛苦的学习过程，至于为什么是痛苦？一方面底子算是比较差（学校学过的物理、数学、计算机知识基本全部还给老师），另一方面毕业后就极少有机会长期坚持不断的研究学习一个特定知识（借口），所以即便才几个月的闲暇时间的学习，利用工作之余的时间看一些东西，那这个过程也是无比‘痛苦’的。比如一句话读到一半就要停下去查询各种涉及到的名词的含义以及原理，等到再回来的时候发现已经过了半天甚至一天的时间，这一句话可能都要用一天的时间才能完全理解，丝毫不夸张。当然不管是个人学习还是跟着老师，这个理解过程都是个人必须经历。
　　如果有想学一下AI相关知识的朋友，或者同样处于类似学习阶段，但没有什么方向话，那可以跟我一起。我没办法提供很多实质性帮助，比如按照标准课程提供给课件之类的，但也许有帮助的可能是我早开始了半年左右的时间，属于笨鸟先飞（也确实太晚了一些），对于一些基本概念应该可以基本理解以及理清他们之间的关系。
　　开始
　　2022年下半年，最开始接触的AIGC领域是文生图的SD（Stable Diffusion），那时候大家都在讨论SD开源的事情，引爆了AIGC领域。我自然而然的也开始接触AIGC，从Diffusion到GAN等一系列曾经的SOTA（state of the art），然后是同一个领域的DD（Disco Diffusion）、MJ（Midjourney）、DALL-E2再到国内的百度、美图秀秀、图宇宙等，刚刚开始对AIGC有一定了解，然后OpenAI的ChatGPT横空出世，又得到微软100亿美金的巨款资金注入，在2023年春节前后引爆了整个市场，最近3个月，只要跟ChatGPT相关的话题都是最火爆的，科技圈也好，IT圈也好，甚至金融圈等都是无比的热闹，特别是在最近两年疫情的影响下，很久没有这么热闹了  （这里插一句，其实在此前我还个人研究过一段时间的区块链、NFT相关的知识，当然仅限于了解而已。没什么实际作用，哈哈哈。）
　　而我，作为一个刚开始入门的学徒，也想学习AI发展史、关键大事件，想搞明白其中个别原理（对产品有所帮助）、想搞清楚这里面的多层关系。我之后会逐渐开始分享我的一些学习路线，希望可以对一些同样对AI感兴趣的初学者一些参考。下面是我过去半年多个人探索学习过程中整理的一个路线图，先分享出来一部分（强调一下，不是卖课哈，没那个想法也没必要，就单纯分享，可能有些朋友会觉得图比较乱，我后面还会逐渐整理完善）：
　　以上，算是开始吧。一为分享学习，二为自我监督。我接下来会把之前学的内容再结合当下最新的各种产品，不定期分享一些个人拙见。希望有感兴趣的朋友一起学习进步！
　　下次分享的内容，先透露一下：为什么说SD引爆AIGC领域，大厂有那些恩怨情仇什么是AIGC，Diffusion模型之前SOTA是什么？跟Diffusion是什么关系？深度神经网络、机器学习、循环神经网络、卷积神经网络等到底是个啥关系？......