我现在在学校上了一门关于《人工智能一种现代方法》的课，我感觉欠缺的知识有点多，想自己私下补一补。恳请指点一下方向。不知道该怎么去做短板补缺
基础数学：概率论，统计学，高数
基础算法：统计学习方法第二版一书中的算法
深度学习基础：cnn，rnn，bp算法，常见损失函数，常见优化方法
工具：Python，pytorch，TensorFlow
专业基础：根据大方向去学，nlp，cv，推荐，搜索等
以上包括但不限于其它一些未提到的基础，可以根据平时遇到的模型涉及的知识盲点进行查阅学习。
基本上学校的课程安排就挺合理，我在学人工智能的时候，课程都是先学知识，然后是启发搜索，群体智能，博弈。。。