如何系统学习AI？
人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。要想系统的学习AI一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践（课题研发）来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的实践中完成进一步的学习过程。随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
怎样才能学好AI？
选好方向和学习资源首先AI作为一个大类，涉及到很多子方向，包括机器学习，深度学习，计算机视觉，自然语言处理，机器翻译，语音技术，多媒体技术，机器人技术等。刚入门的话，建议可以从具体的小项目着手，先对AI相关的算法有个直观感受。其中几个比较好的课程适合自学：吴恩达老师的机器学习：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome吴恩达老师的深度学习：https://www.coursera.org/specializations/deep-learninghttps://study.163.com/instructor/1029176012.htm（网易云课堂中文版）斯坦福的深度学习课程：http://cs231n.stanford.edu/Geoffrey E. Hinton教授的课程：https://www.coursera.org/learn/neural-networks深度学习大神Yoshua Bengio的deep learning book，现在已经有中文翻译版本：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese学习路线当你对某个子方向比如机器学习（ML）、计算机视觉(CV)或自然语言处理（NLP）感兴趣后，就可以慢慢深入阅读一些paper；其次一些基础功底是必不可缺的，包括编程基础（python，c ）、数学基础（矩阵计算，概率统计等）、数字图像处理等；最后是做实验的框架，可以先选用较容易上手的keras。
tensorflow、pytorch和caffe也是主流的实验和开发框架，拥有强大的开发和讨论社区。比如在github上编程或者理论方面都可以发布问题来请教。学习环境要学好AI，那么好的环境也是必不可少的，包括你的硬件设施，选择好的导师，加入好的研究小组，多和别人讨论。毕竟独学而无友，则孤陋而寡闻。这样你的提升就会比较快，也可以少走一些弯路。
申请实习要掌握过硬的本领，那就要在实际中（比如工业界）进行检验和锻炼。可以申请比较牛的公司实习岗位，国内三巨头以及人工智能方面的独角兽企业都可以，这些公司一般会有大量的数据和丰富的资源来实现你的想法，利人利己嘛！文末彩蛋易学智能致力于降低人工智能的学习门槛和应用门槛，对人工智能的初学者、业内人士都分别准备了丰盛的知识大餐，涵盖干货分享、技能培训、开发环境租赁等。
如何零基础学AI？
AI（人工智能）领域是近些年的热门领域，早期AI只是研究生阶段的研究方向，但是目前不少重点高校已经陆续在本科阶段开设了AI专业，以满足科技行业发展对AI人才的需求。由于AI人才的短缺比较明显，所以目前从事AI研发的工程师往往都具有较高的薪资待遇，从就业的角度出发，学习AI是一个不错的选择。由于AI是一个典型的多学科交叉领域（哲学、数学、计算机、经济学、工程学等），所以AI人才的培养周期比较长，同时难度也比较大。
对于基础比较薄弱的人来说，如果想学习AI方面的知识，可以按照以下几个步骤来学习。第一：基础知识。学习AI有两个比较重要的基础知识，一个是数学基础，另一个是计算机基础。数学基础包括高等数学、线性代数、概率论和离散数学等内容，计算机基础则包括操作系统、计算机网络、算法设计、编程语言等内容。建议在学习编程语言的过程中，逐步补齐各个方面的知识结构，编程语言可以选择Python。
第二：人工智能基础。人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能技术依然处在发展的初期阶段，需要攻克的方向集中在六大领域，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉、机器人学和机器学习。学习人工智能的基础知识包括搜索、对抗、推理与规划、决策、样例学习等内容。第三：选择一个切入点。学习人工智能最好选择一个切入点深入下去，目前机器学习就是一个不错的切入点。
机器学习随着大数据的发展而得到了较为广泛的重视，在自动驾驶、智慧医疗等领域已经有较为广泛的运用，也积累了大量的经验，而且机器学习也是大数据比较常见的数据分析方式，因此从机器学习开始深入AI是比较好的选择。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。机器学习的算法有比如：非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。
（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。
（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。
AI深度学习靠谱吗？
你好，我是一个教育领域的创作者，也是一个从业多年的码农，很高兴回答你这个问题，AI深度学习是否靠谱，以下是我对这个问题的一些个人看法。第一，AI具有广泛的流行度。自我从业以来，经历了几次大火的技术，首先是J2EE，Android，ios，然后是大数据，最后是这几年开始流行的AI人工智能，AI这门学科目前主流的开发语言是python，并且这门语言最近几年曾一度超过排名第一的java，可见AI这门学科目前的流行度有多广。
第二，AI深度学习是未来的趋势。目前在很多领域，AI都扮演者重要角色，它取代了很多传统行业的繁琐的人力劳动，而且在人脸识别、语音识别、图片文字识别等方面有着广泛的应用，为人们的生活提供了极大的便利，所以未来AI的发展前景是非常可观的。第三，国家政策的扶持。我国目前对AI人工智能方面的科研采取大力扶持的措施，并预计2025年将成为人工智能强国，将在世界居领先地位，作为AI从业者，你将成为国之栋梁，国家未来的发展，你将占有举足轻重的地位。
人工智能深度学习是什么？
曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learning居首），它是以ML中的神经网略学习算法存在的。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口1。
或者换句话说. 深度学习与AI。在DL还没有火起来的时候。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系，随着计算资源和big data的兴起，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的），也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想。
学习人工智能需要学习那些知识？
机器学习入门指南（2021版）向大家分享我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。pdf版思维导图，后台回复：指南Python——书之前跟出版社合作，书柜里积攒了很多Python相关的书，这里推荐三本最有价值的吧。《流畅的Python》，很厚，比较全面，可以作为工具书常常翻看。
《 从入门到实践（第2版）》 非常全面，对新手还算友好，里面有很多的练习项目非常不错。《利用Python进行数据分析·第2版》 数据分析入门必读书，主要介绍了python 3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。有开源版，就不用买了，下载链接及代码如下：https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_versionPython——教程学习Python最好的入门线上教程，首推Python官方文档https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html官方文档足够详细和系统，但是内容太庞大，学习来会有点吃力，我建议只看tutorial即可，就是上面的链接。
直接啃官方文档的教材，不如老师讲给你听来的效率高。廖雪峰的Python新手教程也是个不错的选择，每一节都有练习题，学习来更顺畅，对新手很友好。https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400机器学习最常用的库少不了Numpy Pandas Matplotlib这些库我觉得看官方文档就好了，不过英文不好的同学可能就不满意了，这里分别列一下这些库的官方文档和我觉得很不错的中文教程，提醒一下哈，官方文档只需要看我列出的链接即可。
Numpy官方文档：https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html中文教程：https://www.numpy.org.cn/user/quickstart.htmlPandas官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html中文教程：https://www.pypandas.cn/docs/getting_started/10min.htmlMatplotlib官方文档：https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html中文教程：https://www.matplotlib.org.cn/tutorials/Python——视频实话实话，我没有完整的看过任何Python视频。
归根结底，Python入门很简单，看视频效率太低。传言B站的[小甲鱼]零基础入门学习Python不错，简单看了一眼，确实0基础。我们用Python是用来学机器学习的，喜欢看视频学习的同学可以看看，建议只看P1-P53即可。《零基础入门学习Python》：https://www.bilibili.com/video/av27789609机器学习——书市面上凡推荐机器学习的书，都少不了李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，我当初也是看了大佬推荐，在这两本书上耗费了极多的时间。
但这两本我觉得都很不适合入门，尤其是统计学习方法，简直就是上等武功秘籍，太过精炼，啃起来太吃力。对比起来周老师的《机器学习》相对好点，其中有些公式推导有点跳，Datawhale 出了一本开源的《机器学习公式详解》是个很好的补充。周世华的《机器学习》是必不可少的工具书，还是必读的，而且要反复阅读，不过建议在看过视频教程之后。
https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book偏应用的书，只推荐一本，其他的都不要看！！！：《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》，入门可以先看前 9 章。市面上很少有书能够把机器学习在业务层面的应用介绍清楚，比如模型解释、模型上线，模型监控等等，没有看到特别详细的，有一本还算满意，就是知名度比较低：《机器学习：软件工程方法与实现。
《机器学习：软件工程方法与实现》现在无论是竞赛还是工业界，boost模型都应用十分广泛，分类、回归、排序，XGBoost都能搞。最后再介绍一本我认为的必读：《深入理解XGBoost：高效机器学习算法与进阶》，作者是XGBoost开源社区贡献者何龙。这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析了XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。
机器学习——教程教程没有看到太好的，除了sklearn的文档，只推荐吴恩达、李宏毅、林轩田三位老师的视频课件。课件这里不单独列出来了，下载链接我放到思维导图里了。Sklearn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html中文教程：https://sklearn.apachecn.org/机器学习——视频与Python不同，机器学习基础我觉得最好还是跟着视频学，因为初学机器学习算法，涉及很多公式推导，非常难理解，跟着视频学起来会轻松不少。
视频首推吴恩达的公开课，这是学习机器学习基础知识的最好的课程。英语不好的同学也不要担心，视频是有中文字幕的。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx作为补充，时间充裕的同学可以看看台大李宏毅的机器学习公开课，特点是中文授课，比较轻松愉快。https://www.bilibili.com/video/BV1pE411g7Wi时间更充裕的也可以看看林轩田的视频课，只看基石部分即可。
https://www.bilibili.com/video/BV1Ft41197Dy机器学习——数学基础系统地学习机器学习所必须的数学知识数学基础这一块是个无底洞，不太建议大家耗费过多时间，用到了再补也不迟。也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容。
再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学。我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411f7BE/或者3blue1brown：线性代数的本质https://www.bilibili.com/video/BV1Ys411k7yQ其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了。
一些经验和建议1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去。2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了。4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型。不懂就搜索，学习。这是我所知最好的，最有价值的学习方法。6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上。
