看完这篇，轻松入门人工智能

我们所说的人工智能包括：机器学习、深度学习、数据科学、自然语言处理。

每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。

学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。

以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。

首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。

“Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

数学基础是必备的，不好的话记得先补一补，不然的话有些理解起来会很头疼。

如果想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如Numpy&SciPy的优势。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。

机器学习库中已经写好了无数个Python库。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对于写机器学习算法都将十分有用。

其实，这也是学习人工智能的第一步。

推荐复旦大学邱老师的开源书《神经网络与深度学习》

最强大的API之一，拥有各种算能强大的数据编码器（Algorithms Powerful Data Encoders）

强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 机器学习》第2版，作者Sebastian Raschka。

推荐Pytorch，因为它很适合学习做研究。

在学习框架的过程中去实践，实现一些模型。

框架很多，后面可以多学学，比如TensorFlow

人工智能有许多的方向，确定好自己的方向

人工智能有自然语言处理、计算机视觉、推荐系统，强化学习等等。

明确方向后，对应的技术路线比比皆是，然后向专业方向挺进。

积极参加网络上各种编程竞赛。这类竞赛一般都很耗时，但不管怎样，在刚开始的时候没必要一定要取得一个很高的排名，因为参加比赛的人都很优秀。刚开始，在他们面前我们可能只是个无名小卒，但也别灰心，只要每天持续练习，向每个人学习就好了。

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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