作者 | Jo Stichbury
翻譯 | Mika
本文為 CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)

前言

如今人工智能備受追捧，由于傳統(tǒng)軟件團(tuán)隊(duì)缺乏AI技能，常常會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)。越來越多的企業(yè)都開始對(duì)人工智能進(jìn)行投資，并在尋找具有AI技能的人才。

隨著市場(chǎng)對(duì)AI人才的需求不斷增長(zhǎng)，許多機(jī)構(gòu)都開始提供相應(yīng)的培訓(xùn)課程，而且價(jià)格和質(zhì)量各不相同。與其他所有學(xué)習(xí)一樣，在投入大量精力和金錢后，你當(dāng)然不希望發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)了時(shí)間卻沒學(xué)到應(yīng)獲得的技能。

那么對(duì)于想入門人工智能的人群來說，應(yīng)該從哪兒開始呢？

本文列出了一些優(yōu)質(zhì)AI學(xué)習(xí)資源。希望在閱讀本文后，能幫助你順利開啟AI學(xué)習(xí)之旅。

在線課程

Udacity

當(dāng)斯坦福大學(xué)教授Sebastian Thrun和Peter Norvig將他們的“人工智能導(dǎo)論”課程免費(fèi)發(fā)布到網(wǎng)上時(shí)，Udacity開始了在線課程的嘗試。之后Udacity吸引了超過190個(gè)國(guó)家的16萬(wàn)名學(xué)生，并提供AI等一系列技術(shù)課程。最近還加入了飛行汽車、無(wú)人駕駛汽車和機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一系列“納米學(xué)位”課程，這些課程可以在六個(gè)月左右完成，具體取決于你的時(shí)間安排，每周需要花10到20個(gè)小時(shí)。

這些納米學(xué)位課程收費(fèi)較貴，如果你不想花錢的話，也有許多免費(fèi)的課程，比如Introduction to AI 和 Introduction to Machine Learning等。

Kaggle

Kaggle是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)。擁有一個(gè)公共數(shù)據(jù)平臺(tái)，你可以在其中找到一些有趣的數(shù)據(jù)集，Kaggle根據(jù)數(shù)據(jù)舉辦了相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)比賽。當(dāng)中也有一些學(xué)習(xí)資料，這些材料簡(jiǎn)短但全面，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。課程強(qiáng)調(diào)實(shí)用技能而不是抽象理論，所以一開始你就需要?jiǎng)邮志幊?。因此它適合有一定Python基礎(chǔ)的初學(xué)者，也適合數(shù)據(jù)科學(xué)家來擴(kuò)展他們的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。

Microsoft和EdX

Microsoft在EdX上的提供了AI專業(yè)課程Microsoft Professional Program in AI。該課程旨在面向有抱負(fù)的工程師，從人工智能的基本概念入門到掌握為人工智能解決方案構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型所需技能。當(dāng)中提供十門課程，加上一個(gè)頂點(diǎn)項(xiàng)目，這些課程都是免費(fèi)的，如果你需要認(rèn)證證書則需要付費(fèi)。當(dāng)中包含的課程很不錯(cuò)，例如AI所需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)入門，以及數(shù)據(jù)分析中的倫理學(xué)和法律課程。

Coursera

部分課程資料是免費(fèi)提供的，但若想獲得證書必須付款。當(dāng)中最著名和最受推崇的課程之一就是吳恩達(dá)的斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課程。

其他的Coursera課程在7天免費(fèi)試用之后會(huì)收取費(fèi)用，你可以免費(fèi)收看課程視頻等內(nèi)容。在這些課程中，我推薦以下這幾個(gè)好評(píng)最多的課程。

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specialization

Advanced Data Science with IBM (as described by Bartleby of the Economist)

NVidia and deeplearning.ai deep learning specialization.

fast.ai

Practical Deep Learning for Coders這一課程在實(shí)踐性的學(xué)習(xí)方法方面獲得很多好評(píng)。

斯坦福大學(xué)課程

斯坦福大學(xué)的課程在AI領(lǐng)域有極高的聲譽(yù)。部分課程可以在YouTube上看到，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于視覺識(shí)別 （CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）。

深度學(xué)習(xí)

Hugo Larochelle的網(wǎng)站包含大量有關(guān)深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容鏈接，你可以根據(jù)自己感興趣的領(lǐng)域進(jìn)行學(xué)習(xí)。

其他資源

Norvig 和Russell的Artificial Intelligence: A Modern Approach 是一本很棒的人工智能書籍。

Peltarion團(tuán)隊(duì)寫了一本小型電子書 The essential AI handbook for leaders 是很不錯(cuò)的選擇，在入門AI時(shí)如果沒有明確的方向，那么這本書是很好的起點(diǎn)。

超越 AI：Python和統(tǒng)計(jì)

如果你打算親身體驗(yàn)AI，而不僅僅是了解基礎(chǔ)知識(shí)，那么你需要學(xué)習(xí)一些編程，因此你很可能會(huì)使用到Python。它不僅是一門優(yōu)秀的語(yǔ)言，而且關(guān)于Python還有很多課程和免費(fèi)書籍：

Kaggle有一個(gè)免費(fèi)的Python課程，學(xué)習(xí)總時(shí)長(zhǎng)需14個(gè)小時(shí)以上，當(dāng)中包括Python的基礎(chǔ)知識(shí)。

Udacity上有許多Python的免費(fèi)課程，包括教授使用NumPy和Pandas庫(kù)的數(shù)據(jù)分析入門課程。

以下是Coursera的一些課程：

An introduction to interactive programming with python

Programming for everybody

如果想掌握數(shù)據(jù)科學(xué)背后的數(shù)學(xué)知識(shí)，那么可汗學(xué)院是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。當(dāng)中有不同級(jí)別的課程，能夠幫助你掌握最困難的概念。