学习AI相关的软硬件全栈，涵盖应用、算法、编译器、底层软件（底软）、芯片架构等多个方面，是一项复杂且具有挑战性的任务。为了有效地构建这一领域的知识体系，建议采取分阶段的学习策略，并结合理论与实践。以下是详细的指导路径以及推荐的书籍和课程资源：

1. 基础准备

首先，确保你掌握了计算机科学的基础知识，包括但不限于数据结构、算法设计、操作系统原理等。同时，数学基础如线性代数、概率论和统计学也是必不可少的，因为它们构成了机器学习和深度学习的核心理论。

2. 编程语言与工具

选择一种主流的编程语言作为主要开发工具，Python 是目前最流行的选择之一，尤其是在AI领域。你可以通过在线平台如Coursera上的《Python for Everybody》课程来开始学习Python 。此外，熟悉常用的库和框架，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn 和 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架。

背景

最近在看卷积神经网络，其中卷积这个词听过很多次，那究竟什么是卷积呢？

卷积的公式：
$$(f * g)g(x) = \int_{-\infty }^{\infty } f(t)g(x-t)dt $$

这里 $(f * g)g(x)$ 是什么意思？ $\int_{-\infty }^{\infty } f(t)g(x-t)$ 又是什么意思？dt 指带什么呢？

《华为高绩效管理PBC：上下同欲、力出一孔》

这本书主要讲怎么通过PBC进行团队的管理，以达到团队的高绩效，其根本核心是打造一个上下同欲、力出一孔的文化价值观以及绩效导向；