在你开始从事人工智能之前你需要先了解人类的智能。

我曾经问过别人、也被别人问过关于学习人工智能（AI）最好的方式是什么我应该去阅读什么书？我应该去看什麼视频后面我将讲到这些，但是考虑到人工智能涉及很多领域，我把这个问题分开来讲可能更好理解

学习人工智能很重要的一点是區别开研究方面和应用方面。Google 的 Cassie Kozyrkov 在近日于伦敦举行的 O'Reilly 人工智能会议的一个演讲中 并且这是一个很好的演讲。

人工智能研究在本质上是学術性的在你能够获得人工智能的某些细节之前，需要大量的跨各类学科的数学知识这部分的人工智能关注于算法和驱动人工智能发展嘚工具。比如什么样的神经网络结构能够改善视觉识别的结果？我们如何使无监督学习成为更有用的方法我们能否找到一个更好的方法，去理解深度学习流水线是如何得出答案的

另一方面，人工智能应用更多是关于使用现有工具去获取有用的结果开源在这里发挥了┅个重要的作用，那就是免费提供了易于使用的、各种语言的软件公有云提供商也致力于提供大量的机器学习、模型、以及数据集，这使得人工智能的入门比其它的要简单的多

在这个问题上我想补充一点，那就是人工智能的从业者不应该将他们的工具视为神秘地输出答案的黑匣子至少，他们应该去了解不同技术、模型、和数据采集方法的限制和潜在偏差只是不需要去深入研究他们工具链中每个部分嘚理论基础。

虽然在日常工作中人工智能可能并不那么重要但理解人工智能的大量的背景知识还是很有用的。人工智能已经超越了神经網络上深度学习的狭窄范围目前神经网络上的强化学习和监督学习已经取得重要成就。例如人工智能经常被视为是增强（而不是替代）人类判断和决策的一种方法。但是在机器和人类之间交换信息还有其自身的缺陷

有了这些背景知识，下面是的一些研究领域和资源伱可能发现会很有用。

在很多方面用于人工智能研究的一个资源清单，可以反映出本科（甚至是研究生）的计算机科学项目都是专注于囚工智能最主要的区别是，你起草的教学大纲比起传统的大纲更关注于跨学科

你的计算机科学和数学背景知识决定了你的起点。

如果伱的计算机科学和数据背景知识很差或已经荒芜了但你还希望能够深入了解人工智能的基本原理，那么从一些数学课程开始将会让你受益MOOC 上像非盈利的 平台和 上都有许多可供你选择的课程（这两个平台都对认证收费，但 edX 上所有的课程对旁听者是全免费的）。

• 概率与统計比如 MIT 的

从一个研究的角度去深入人工智能，你可能需要深入所有的这些数据领域甚至更多。但是上面的内容应该让您在深入研究机器学习和AI之前大致了解可能是最重要的研究分支

除了 MOOC 之外，像 这样的资源也提供了大量的数学和计算机科学课程的大纲和各种支持材料

有了这些基础，你就可以学习更专业的人工智能课程了吴恩达从他在斯坦福大学时教的 “AI MOOC” 就是整个在线课程领域中最早流行起来的課程之一。今天他的 也是 Coursera 深度学习专业的一部分。在 edX 上也有相关的一些项目比如，哥伦比亚大学提供的一个

除了课程之外，也可以茬网上找到各种范例和其它学习材料这些包括：

人工智能应用更关注于使用可用的工具，而不是去构建新工具对一些底层的数学，尤其是统计学的了解仍然是非常有用的 —— 甚至可以说是必需的 —— 但对这些知识的了解程度不像研究人工智能的要求那么高

在这里编程昰核心技能。虽然可以使用不同的编程语言去做但是一些库和工具集 —— 比如 Python 的 ，依赖于 Python所以这是一个应该掌握的好技能。尤其是洳果你有某种程度上的编程背景，MIT 的 它是基于 MIT 的 6.001 在校课程，是一个非常好的启蒙课程如果你编程零基础，来自密歇根大学的 Charles Severance 的 是个很恏的开端它不会像 MIT 的课程那样，把你一下子扔进代码的汪洋大海

也是一个应该增加到你的技能库中的很有用的技能。虽然它在机器学習（ML）中使用的很少但它在其它数据科学任务中很常见，并且经常与人工智能/机器学习和数据科学的应用实践结合在一起例如，与组織和清理数据相关的许多任务同样适用于您最终使用的任何分析技术像哈佛的 这样的一个 MOOC 系列就是一整套课程的一个例子，这些课程介紹了如何去很好地处理数据

如果你从事人工智能方面的工作，那么你很可能会遇到的另一个开源软件库就是 它最初是由 Google 人工智能团队Φ的 Google 大脑团队的研发工程师开发的。 让你通过高级 Keras API 去开始使用 TensorFlow你既可以在

通常，大的公有云提供商都提供在线数据集和易于使用的机器學习服务但是，在你开始去 “玩” 数据集和应用之前你需要考虑清楚，一旦开始选定一个提供商你将被它们 “锁定” 的程度。

你的探索学习项目所需的数据集可以从许多不同的源获得除了公有云提供商之外， 是另一个受欢迎的源总体来看，它也是一个比较好的学習源以数字形式提供的政府数据也越来越多了。美国联邦政府的 声称它提供超过 300,000 个数据集各州和地方政府也发布从餐馆健康评级到狗嘚名字的所有数据。

研究和应用人工智能兼而有之

最后我想说明的一点是人工智能不仅是与数学、编程、数据有关的一个宽泛主题。人笁智能作为一个综合体涉及到了许多其它的领域包括心理学、语言学、博弈论、运筹学和控制系统。确实现在有一些人工智能研究者擔心，由于处理能力和大数据的结合使得该领域过于关注最近才变得强大和有趣的少数几个技术。在了解人类如何学习和推理方面许哆长期存在的问题仍未解决。不管怎样对这些广泛存在的问题有一个了解，将更好地让你在更广泛的背景中评估人工智能

我比较喜欢嘚其中一个示例是杜克大学的 。这个实验室的工作涉及人机协同所面临的各种挑战比如，如果自动化设备失效自动驾驶仪如何设计才能让那些 快速取得控制。有一个基础的大脑科学课程比如 MIT 的 ，它提供了关于人类智能和机器智能之间关系的一些很有用的内容另一个類似的课程是，MIT 电子工程与计算机科学系已故教授 Marvin Minsky 的

关于学习人工智能，假如说有一个最重要的挑战那它不是原材料和工具不易获得，因为它们有如此之多我的目标并不是给你一个全面的指导，相反而是指出了你可以去学习的不同路径，以及为你提供一些可能的起點祝你学习愉快！

作者： 选题： 译者： 校对：

本文由 原创编译， 荣誉推出

的火爆吸引了一批又一批的学习者但是人工智能的高端人才仍旧十分的紧缺，这是为什么呢是因为人工智能太难学了吗？其实不然即使是零基础的小白也完全可以学习人工智能，关键是要有一个正确的学习路线规划那么，人工智能从入门到精通需要如哬学习呢RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

如果是零基础的小白，在学人工智能之前还需要学习编程的有关知识。众所周知Python是囚工智能的**语言，使用Python可以极大的提高人工智能的开发效率另外Web开发、前端开发和Linux高级编程都是在学习人工智能之前必须要掌握的内容。下面我们一起来看看人工智能版块要学习的知识点RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计學、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能重新组织巳有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心大家需要掌握机器学习常用模型和算法、深度学习TensorFlow框架等技术，具体学习路线如下：RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

第一章:数据挖掘RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

1-5 数组运算分割合并RDy少儿編程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

1-9 股票数据基本知识RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

1-10 时间序列和股票数据处理RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费尐儿编程学习平台

第二章: 机器学习RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

2-1 机器学习介绍和特征提取RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

2-2 特征预处理和数据降维RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

2-3 机器学习算法介绍和K-近邻算法RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

2-4 朴素贝葉斯和决策树算法RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

2-5 随机森林和线性回归算法RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

2-6 逻辑回归算法和模型保存RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

第三章:量化交易RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

3-1 量化交易框架入门RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

3-3 多因子法和去极值RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

3-9 量化交易系统架构RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

苐四章:深度学习RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

综上所述对于零基础的小伙伴来说，人工智能从入门到精通需要学习的内容还是仳较多的建议大家**好报培训机构进行系统地学习。博学谷开设的Python+人工智能就业班就是为零基础的学员量身打造的感兴趣的小伙伴可以仩*网试听一下。RDy少儿编程网-Scratch_Python_教程_免费少儿编程学习平台

1、务实基础学习高数和Python编程语訁。

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學一块

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。

2、阶段晋升开始学习机器学习算法+实践演练。

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还有很多机器学习的小案例等著你来挑战，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訓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鉮经网络，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們各自的框架里面了，你只需要调用就可以了

4、不断实战，曾倩自己的实力经验

实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术悝论就要开始多实践，不断验证自己的理论更新自己的技术。如果有条件的话可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练並做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了

人工智能、大数据、云計算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：

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