零基础如何入门人工智能？
我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：1.书本学习买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：2.网络学习这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而视频学习适合各种层面的需求者；如果网络视频学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的视频教程，都是很实用的；人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
现在怎么着手学习人工智能呢？
这是一个非常好的问题，也是很多人比较关心的问题之一，作为一名教育工作者，我来回答一下。当前人工智能是一个热点领域，随着人工智能技术逐渐走进产业领域，未来大量的职场人都需要掌握一定的人工智能技术，而由于人工智能技术本身的知识量比较大，而且难度也相对比较高，所以很多人在学习人工智能技术的时候，往往不知道该从哪入手。
从技术体系结构上来看，当前对于初学者来说，学习人工智能技术可以从机器学习开始入手，然后根据自身的发展规划和岗位任务需要，来选择下一步的学习计划。当然，由于人工智能技术的学习需要一定的场景支撑，所以学习人工智能技术应该尽量为自己营造一个较好的学习和实践场景。学习机器学习需要有一定的操作系统基础、数学基础和编程基础，如果没有掌握编程语言，需要先从编程语言开始学起，比如从Python开始学起就是一个比较不错的选择。
在掌握了基础的Python编程知识之后，下一步就可以采用Python语言来完成一些简单的算法实现，进而完成算法训练、算法验证和算法应用等步骤。随着当前各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，未来行业领域会有大量的智能化创新会基于这些人工智能平台来展开，所以掌握人工智能平台也会有很多的就业机会。目前人工智能平台往往都以自然语言处理和计算机视觉为基础来进行构建，所以可以结合自身的岗位任务来选择学习的切入点。
最后，学习人工智能技术一定要重视与技术专家的交流，交流的过程也是学习的过程。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。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！。
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。
如何才能从事人工智能相关工作呀？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。首先，当前人工智能领域的相关工作岗位还是比较多的，但是由于当前人工智能行业尚处在发展的初期，所以更多的岗位都集中在研发领域，所以当前要想在人工智能领域从事相关的工作岗位，往往对于自身的知识结构有较高的要求。从近些年来人工智能行业的人才招聘情况来看，往往会集中在研究生人才的招聘上，在具体岗位上都比较倾向于研发级岗位，比如人工智能平台开发岗位等。
对于普通人来说，要想从事人工智能相关工作，除了读研之外，也可以根据自身的知识机构和所处的行业，来制定学习计划。随着企业纷纷上云之后，未来人工智能产品的应用场景会越来越多，相应的人才需求也会逐渐释放出来。所以从这个角度来看，普通人要想进入人工智能领域发展，未来的发展前景还是比较广阔的。当前人工智能领域的工作岗位除了研发岗位之外，还涉及到大量的方案设计岗位和运维等岗位，这些岗位的人才需求潜力也非常大，而且这些岗位在行业发展的初期，也会有较高的岗位附加值。
以计算机视觉方向为例，当前人工智能产品要想落地应用，需要有专业的实施人员来完成方案设计，以便于让技术和场景相契合，同时还需要大量的技术人员来完成智能体的部署。从发展趋势来看，部署人员的从业规模会比较大，而且未来较长一段时间内，这些领域的人才缺口都会相对比较大。目前对于具有一定计算机基础知识的人，可以把学习的重点放在人工智能平台的使用上，随着人工智能平台在行业领域的落地应用，未来基于人工智能平台来与行业领域相结合从而完成创新，是一个重要的发展趋势。
相对于研发级岗位来说，基于人工智能平台进行的行业创新开发会有相对较低的技术门槛，只要经过一个系统的学习过程，大部分人都能够顺利掌握。当然，这个过程也需要完成大量的实践。目前大型科技（互联网）公司推出的人工智能平台，往往都会基于计算机视觉技术体系，或者是自然语言处理技术体系来打造，而这两个大的技术体系也有比较多的应用场景。
随着物联网建设的不断完善，未来人工智能平台与物联网平台也会深度整合，从而为人工智能技术的落地应用带来更多的可能。从大的发展方向来看，未来移动互联网、物联网和人工智能技术将逐渐深入整合，这个过程也很有可能会打开一个巨大的价值空间。对于当前的大学生和初级职场人来说，要想进入人工智能领域发展，可以先从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，然后进一步学习人工智能平台知识。
在掌握了一些基本的人工智能知识之后，建议初学者找一个实习岗位，然后在实习岗位上提升会更好一些，包括场景的支撑和交流环境的支撑等等。人工智能技术的学习往往需要有数据中心的支撑，这也是普通学习者在学习人工智能技术所面临的困难之一，同时有专业人士的指导，对于学习人工智能技术也有非常重要的影响。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。
初学者应该如何从零开始学习人工智能？
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习有关机器学习领域的最佳介绍，请观看 Coursera 的 Andrew Ng 机器学习课程。 它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。有关ML算法的简要概述，查看这个 TutsPlus 课程“Machine Learning Distilled”。
“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习 ML 算法在 Python 中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:Perer Norvig 的 Udacity Course on ML（ML Udacity 课程）Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML（另一门ML课程）YouTube上 的机器学习教程 mathematicalmonk深度学习关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。
它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。在Google上也有一个great introductory DL course，还有Sephen Welch的great explanation of neural networks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。MIT Deep Learning（深度学习）一书。
UFLDL tutorial by Stanford （斯坦福的 UFLDL 教程）deeplearning.net教程 Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）一书Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines （神经网络和机器学习）一书人工智能“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。
这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。
它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。大脑如何工作如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有声读物）Gödel, Escher, Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何创建一个头脑Ray Kurzweil） (有声读物)。Principles of Neural Science （神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 – 我还在读它。
数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：微积分学Khan Academy Calculus videos（可汗学院微积分视频）MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数Khan Academy Linear Algebra videos（可汗学院线性代数视频）MIT linear algebra videos by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）Coding the Matrix （编码矩阵） – 布朗大学线程代数CS课程概率和统计可汗学院 Probability（概率）与 Statistics（统计）视频edx probability course （edx概率课程）计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 （深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course （MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
其他资源Metacademy – 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle – 机器学习平台以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！。
几乎众所周知AI人工智能将会是下一个风口，普通人如何入门？
感谢邀请。近几年来，人工智能可谓是火遍大江南北了。而随着5G即将商用，会更好的促进人工智能的发展。想要学习人工智能，起点比其它开发语言要难一些。首先来说明一下，人工智能的本质机器学习，深度学习。也就是说，我们给计算机大量的训练数据，让算计机不断的学习，最终形成模型。然后就是应用这个模型了。从技术层面上来说，机器学习需要哪些技术呢？1、当下比较火热的python语言。
强大的爬虫可以爬取到大量的数据，同时可以清洗数据到最后的可视化，这些python都能轻松搞定。2、机器学习有一套复杂的算法。因此对于高等数学要求比较高。像极限、概率等一些数学知识，我们也要掌握。3、世面上也有很多的机器学习深度学习框架。比如大名鼎鼎的tensoflow，来自谷歌，可以用直接用别人框架，然后自己再深入。
