AI時代-人工智能入學(xué)指南

本篇文章旨在幫助大家建立一份人工智能的學(xué)習(xí)計劃以及我的一些個人建議，希望大家在AI之路都能早日成為大神！本篇主要內(nèi)容如下：

人工智能現(xiàn)在被吹的這么火（實際上也蠻厲害的），越來越多的小伙要加入到這個大家庭中來啦，那么最大的問題也就隨之而來了，如何學(xué)習(xí)人工智能呢？萬事開頭難，如何走第一步十分關(guān)鍵，學(xué)習(xí)的成本現(xiàn)在來說還是蠻高的，我們不可能一味廣泛的學(xué)習(xí)而不去賺錢嘛！下面咱們就來說說當(dāng)下最合適的學(xué)習(xí)規(guī)劃！

好多問題呀，大家的問題可能更多，咱們重點關(guān)注于

（1）：語言的選擇
（2）：該從哪里開始？學(xué)什么？怎么學(xué)？
（3）：算法就要涉及到數(shù)學(xué)啦，怎么辦呀！
（4）：學(xué)了之后怎么用？案例怎么做？

語言的選擇肯定是Python無疑了，為什么？人生苦短。。。這句我就不說了，最主要的原因在于大家都在用，公司里你的同事和老大都用Python玩數(shù)據(jù)建模型，你難道還敢不用嗎?。ㄕf白了，我一天能干完的活我要花兩天嗎？當(dāng)然不需要的?。?

我是個小白呀，并不是程序員，怎么辦呀，這些安裝配置啥的好麻煩??！沒關(guān)系！我們有大禮包（全家桶），一站式幫你解決安裝問題，下一步，下一步，選路徑，OK啦！推薦大家使用Anaconda去安裝（直接百度它就得了）。

學(xué)習(xí)是一件苦事，但是也得按照合適的方法，這些都是我的個人建議，大家可以參考，我覺得語言知識一門工具，邊用邊學(xué)是最好的方式，千萬不要花幾個月先學(xué)個Python再去用，這樣等你用的時候也忘的差不多了！

人工智能聽著這么牛的一個詞，那到底該怎么學(xué)呀？這個圈子太大了，但是基礎(chǔ)是不會變的就是我們的機器學(xué)習(xí)，它是咱們后續(xù)學(xué)習(xí)的保障也是最核心的內(nèi)容了！人工智能的大家庭中有很多比較高大上的詞，這些雖然很牛，但是核心都離不開機器學(xué)習(xí)的！

機器學(xué)習(xí)能做的就太多了，數(shù)據(jù)處理分析，圖像識別，文本挖掘，自然語言處理，語音識別等等。各大公司也是越來越注重這方面啦，都在比技術(shù)！應(yīng)用面還在慢慢拓展，越來越多的公司開始重視機器學(xué)習(xí)的作用啦！

機器學(xué)習(xí)處理任務(wù)的流程說起來還是比較簡單的（做起來你就知道了?。寵C器做事情你得有數(shù)據(jù)（非常重要）才行，選擇一個合適的機器學(xué)習(xí)算法，讓它去學(xué)吧，學(xué)完之后我們評估搞定了就開始用吧！

機器學(xué)習(xí)我該怎么學(xué)呀？我覺得算法與應(yīng)用都是很重要的，很多人都忽略了算法的推導(dǎo)，這對你之后的應(yīng)用肯定是不利的，因為我們要做事情不能盲目去做，需要知道為什么要這么做！我最常說的一句話就是哪里不會點哪里（其實是廣告看多了），查找資料的能力也很重要，遇到問題了還是要及時解決！

關(guān)于數(shù)學(xué)，大家意見可能會不一樣，我覺得如果有時間，還是都學(xué)學(xué)吧，技多不壓身，幫助是大大的！

深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在太火了，那它是什么呢？說白了就是機器學(xué)習(xí)的一個分支，建議大家還是先從基本的機器學(xué)習(xí)算法開始，逐步過度到深度學(xué)習(xí)（很難一口吃成個胖子）。

學(xué)習(xí)的路徑和很多種，只要你愿意花時間任何渠道都是可以的，但是一些好習(xí)慣也是需要的，自己懂才是真的懂，光看別人的效果未必會好！

案例資源怎么找呢？Github上滿滿都是，Kaggle競賽提供了完美的環(huán)境，這些都是我們最常逛的地方啦！如果還能有幾個伙伴一起學(xué)，那豈不是美滋滋！入學(xué)指南就給大家推薦到這里啦，作為參考快制定你的學(xué)習(xí)規(guī)劃吧！