AI人工智能，被誉为internet以来唯一的黑科技。
在NLP语义分析、CV图像识别领域，可以说所向披靡，基本上准确度高达99%。
特别是2021年，全球最佳科技成果：AlphaFolder人工智能预测蛋白质DNA获得突破。
AI for Science ！
AI is ALL ！
人类社会，开始正式进入全新的AI阶段。
AI or no-A。（zw这句口号已经n年了）
零起点三部曲#3，DL深度学习，因为出版较早，当时选的架构是TensorFlow，（当时pyTorch还0.10版本）。
不过tf已经over，这两年AI峰会 80%论文是pytorch。
目前我们做的AI医疗，因为相对保守，TF较多，不过也一线工程，也慢慢选择pytorch。
对于广大网友而言，AI金融量化的学习路线图应该是：
先sklearn， fastai，然后熟悉qlib ，再考虑其他。
参见：fastai金融量化首选的ai平台
有网友：较看好强化学习在量化领域的应用，因为其一个方向是策略法。
个人，比较看好Pyro这类的概率编程，简单直接。
AI、量化，本质上，追求的是一种“高成功”概率模型。
参见：PP概率编程也许是首选的量化建模语言
有网友说：我们团队之前有用神经网络，做时间序列神经网络算法，不过效果不是特别好。
这个很正常，金融也是结构化数据，现在主要相关的底层理论，AI模型，均没有重大突破。
所以，金融量化领域，AI人工智能应用，也始终没有重大突破。
这个是RealMED，是我们AI医疗合作团队
对于广大网友而言，AI金融量化的学习路线图应该是：
先sklearn， fastai，然后熟悉qlib ，再考虑其他。
参见：fastai金融量化首选的ai平台
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