AI時代-人工智能入學指南

本篇文章旨在幫助大家建立一份人工智能的學習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！本篇主要內容如下：

人工智能現在被吹的這么火（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，如何學習人工智能呢？萬事開頭難，如何走第一步十分關鍵，學習的成本現在來說還是蠻高的，我們不可能一味廣泛的學習而不去賺錢嘛！下面咱們就來說說當下最合適的學習規劃！

好多問題呀，大家的問題可能更多，咱們重點關注于

（1）：語言的選擇
（2）：該從哪里開始？學什么？怎么學？
（3）：算法就要涉及到數學啦，怎么辦呀！
（4）：學了之后怎么用？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玩數據建模型，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）。

學習是一件苦事，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，邊用邊學是最好的方式，千萬不要花幾個月先學個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，那到底該怎么學呀？這個圈子太大了，但是基礎是不會變的就是我們的機器學習，它是咱們后續學習的保障也是最核心的內容了！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習的！

機器學習能做的就太多了，數據處理分析，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！應用面還在慢慢拓展，越來越多的公司開始重視機器學習的作用啦！

機器學習處理任務的流程說起來還是比較簡單的（做起來你就知道了?。?，讓機器做事情你得有數據（非常重要）才行，選擇一個合適的機器學習算法，讓它去學吧，學完之后我們評估搞定了就開始用吧！

機器學習我該怎么學呀？我覺得算法與應用都是很重要的，很多人都忽略了算法的推導，這對你之后的應用肯定是不利的，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！

關于數學，大家意見可能會不一樣，我覺得如果有時間，還是都學學吧，技多不壓身，幫助是大大的！

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

學習的路徑和很多種，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，那豈不是美滋滋！入學指南就給大家推薦到這里啦，作為參考快制定你的學習規劃吧！