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从零开始如何学习人工智能？
人工智能并不适合零基础的朋友学习。
首先也是最重要的，是这一行有学历门槛。建议至少应该是计算机/数学/统计学在读或已经入行。否则，就算你学会了，就业市场也不会承认你的行业资质。从事人工智能行业，例如成为数据科学家，至少需要硕士学位，而且博士更吃香。
其次是技术上的难度，人工智能需要高等数学（如偏微分）、线性代数及统计学知识，以及熟练掌握python等编程语言。对于行内人这些并不困难，但对零基础者可能会有难度。
零基础如何自学人工智能？
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障
人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
算法很多需要时间的积累。
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
如何自学人工智能？
1. 寻找一些免费的书籍。
Shival Gupta分享自己初学AI的经验时，强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。
Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等），而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）一书是不错的选择。
此外，可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。
2.熟悉Python，（C / C ++）和数据结构。
人工智能从业者相信，任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。
例如，C++的所有设置都优于Java或Python，并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面，Python有一个非常好的FFI，并且经常与C或C++结合使用。与此同时，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，如何使用取决于你想要做什么。
一般的共识是，必须熟悉一些流行的语言，如Python，它有一个很好的工具箱/库。
零基础应该如何学人工智能?
1、打好基础，学习高数和Python编程语言
高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。 先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。 再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习。
3、不断挑战，接触深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
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