想学人工智能从哪入手-【入门指南】用Python入门人工智能

作为学习者，什么样的学习方法和学习路径可以帮助我们更加高效、便捷地入门人工智能，以免错过正在驶过的“AI”列车？

人工智能时代不断发展，成为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术。 不仅有政策支持，国内人工智能市场规模也在不断上升，对各界人士产生了相应的影响。 影响巨大，人工智能相关专业掀起热潮，非计算机专业也被迫涉足“转型升级”之路。

作为一门有一定门槛的学科，如何避免陷入学习低效、培训质量低的陷阱？ 从大公司的招聘经验中我们也可以看出，以专业背景为代表的系统化、以论文竞赛为代表的含金量，是拓展职业生涯的垫脚石。 肖莫来自浙江大学计算机学院。 由于团队背景和所从事的职业，他参与了从K12到高校的多个人工智能专业建设项目。 今天我想向大家简单介绍一下如何从流行的Python语言开始入门人工智能。 学习。

小莫首先会根据人工智能的学习顺序对Python进行简单的讲解。 下面还为有一定Python基础的同学提供了未来学习计划的建议（有基础的可以跳到第二阶段~）。

一。 人工智能学习第一阶段（入门阶段）

Python作为近年来流行的语言，已经成为入门级人工智能的首选。 由于其语法简单、易读、易懂、用途广泛，因此显示出强劲的发展势头。

正是因为这些优点吉祥物设计，学习Python的方法有很多。 学习Python有多种方法：

找一些免费的入门书籍，比如入门的《Python编程：入门实践》和进阶的《Python进阶》、《流利Python》等。这些书大多内容详细、全面，但有些地方可能会让人困惑。 这很难，所以你必须找到一个你喜欢的方向并在实践中检验它。 这种学习方式适合学习能力强、愿意花时间学习的学生。 当然，它也是对其他方法的一个很好的补充。 就读培训课程而言，一些传统教学机构营销能力较强。 学生可能会被眼花缭乱的宣传手段所引导，也确实可以通过某些方式“包装”自己，这在短期内具有一定的时效性，但同样的缺点也很明显，价格高、系统化差、教学资质差。不足等，从一些教育培训机构在各个社交媒体平台上的评价就可以看出。 当然，培训课程是短期内提高的有效途径。 寻找机构认可并利用好学习资源，这些资源也可以在紧急情况下使用。 MOOC 网站通过视频提供免费学习。 疫情期间，视频学习成为一种低成本的学习方式。 其优点是规模化、在线化、综合化教学，但同时其互动体验相对较弱、反馈较差。 如何？ 改善师生之间的沟通，实现良好的互动是一个问题。 以MOOC、Coursera为代表的在线教育网站可以提供国内外顶尖大学的教学资源，是初学者可以尝试的低成本方式。

（图片来源：中国大学MOOC官网） 除了主流视频教学之外，Mo还开发了新模式——Mo-Tutor，旨在推动人工智能教育均等化。 Mo平台诞生于浙江大学计算机学院、软件学院和本科生图灵班。 积累了丰富的基础教学经验，并开发出经过教学专家论证的教学模式“Mo-Tutor”——意味着每个人都可以享受到的“家庭导师”。 就Python学习而言，简单的讲解和实际的操作是我们探索出的一条优秀的学习路径。 为了保证课程的质量和权威性，Mo邀请了获得“浙江大学永平杰出教学贡献奖”的【翁凯教授】进行以“Mo-Tutor”形式录制的Python夏令营，为大家提供免费课程讲解（可以到Mo获取翁凯老师的视频）。 Python课程体系完整，通过“家庭教师”全景教学，涵盖了从语音指导到按键注释到实战练习的一切。 还可以一边听一边练习代码，无需切换环境，破坏学习的连续性。 观看老师的批注操作，让学习者身临其境地体验学习课程，增强理解和上手能力。 目前Mo-Tutor教学模式正处于公测阶段。 希望各位同学能够访问网站并提供更多的意见，以帮助更好地优化广大学习者的体验。

（Mo-Tutor教学模式）在Python官网学习编码和使用教程。 官网整体的缺点是版本、类别较多，内容复杂集中，让人眼花缭乱。 这就要求学习者更加独立想学人工智能从哪入手，英语表达可能会比较困难。 准确，对英语要求高； 当然，想要扎实掌握Python语言，官网的配合是必不可少的。

读者福利：知道您对人工智能和Python感兴趣，小莫精心准备了这本适合没有基础知识的初学者的《人工智能入门》。 9.9元，浙江大学吴超教授带你走进AI之门！

二.人工智能学习第二阶段

有了一定的编程语言基础后，需要扎实高效地提升人工智能能力。 学习计划可以分为以下几点：第一，学习Python后，需要建立数据建模思维，了解人工智能的基础理论。 这需要了解机器学习的基本模型。 然后，机器学习和深度学习是一门学科。 机器学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂性理论等诸多学科的多领域交叉学科，被认为是一门综合性学科。 机器学习路径在Mo平台上被重新塑造和组织。 建立了1.数学基础2.算法基础3.实战实战的完整学习路径。

1.基础数学

主要包括统计内容。 线性代数是数学基础的重要内容，也是大学的必修课。 它是一种使用回归方程对一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模的分析方法。 因为成本函数和梯度下降算法可能会应用到机器学习中，所以数学基础的重要性不言而喻。 如果你忘记了也没关系。 我会弥补的。 推荐大家看《线性代数及其应用》这本书涵盖面很广，也有应用介绍； 其次，还可以在B站搜索优质up主分享和讲解的内容，一定要仔细辨别，防止内容参差不齐导致观看体验不佳。

当然，Mo平台也有相关的教学视频和完整的免费学习体系想学人工智能从哪入手，将纯数学知识融入到人工智能的具体应用中吉祥物，对人工智能所需的数学基础进行针对性讲解。

2. 算法基础知识

主要涉及模型评估与选择、搜索与求解、决策树、支持向量机、贝叶斯等算法。 通过这些内容，你可以学习一些简单的解决问题的方法，并通过Python实现它们，例如在地图迷宫路径的规划中使用。 搜索广度和深度的解决方案； 使用蒙特卡洛树搜索来进行围棋等国际象棋游戏； 使用监督学习方法构建决策树等。

3. 实践培训

对于人工智能这样一个应用性很强的专业来说，其输出就变得极其重要。 成为一名合格的工程师不仅需要扎实的理论基础，还需要大量的实践训练。 你不能在纸上谈论它，而是在实践中。 培训计划所提供的各方面的培训已成为检验工程师素质的重要手段。

企业级实战培训案例是市场上各类教育培训机构反复强调的课程价值。 但课程跨度大，企业级项目沦为个人实践编程，让小学生临时抱佛脚，实际效果大打折扣。 从莫老师在各大学的教学经验出发，在理论教学过程中制定适合实际情况的实训项目，是一条可持续的学习路径。 Mo平台基于浙江大学、复旦大学、上海交通大学、同济大学、南京大学、中科院大学华东六所学校的“AI+X”教学经验，开发了一套教学模式教学与实际操作相结合。 希望能够扎实推进人工智能学习。

三.人工智能学习第三阶段

第三阶段可以分为两个部分。 首先是了解深度学习框架，主要有Mindspore、Pytorch和Tensorflow。 二是学习深度学习的相关内容：计算机视觉和自然语言处理。

简单介绍一下三个机器学习框架：

Mindspore是华为自研的AI计算框架，可实现端、边、云全场景按需协同。 提供全场景模型开发、模型运行、模型部署的端到端能力，实现更好的资源效率，降低AI开发门槛。 ，助力普惠AI。

Pytorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库，适用于自然语言处理等应用。 它不仅实现了强大的GPU加速，还支持动态神经网络，主要是为了提供强大的灵活性和高速的深度学习研究平台。 Tensorflow 是一个端到端的开源机器学习平台。 它拥有一个全面而灵活的生态系统，包含各种工具、库和社区资源。 作为业界应用最广泛的深度学习框架之一，拥有业界完整的解决方案。 和用户群。

对于初学者来说，关于深层框架的答案有很多。 您可以参考CSDN和知乎上的相关回答。

最后，在神经网络算法的应用中，人工智能研究的一个重要方向是计算机视觉和自然语言处理。

计算机视觉是研究如何让机器“看见”的科学。 它具体应用于工业机器人、自动汽车导航、视频监控、医学图像分析系统或地形模型等各个行业。自然语言处理是一门融合语言学、计算机科学和数学的科学。 主要应用于信息提取、自动摘要、语音识别技术。 基于这些，对人工智能感兴趣的学生可以选择自己的研究方向，确立自己的学习方向。

如何建立系统的学习路径？ Mo平台提供了帮助指导具体学习路径的解决方案，通过只能通过浏览器访问的学习平台还原真实的应用场景，并提供数据集、项目代码和训练GPU。 Mo平台已经在推动人工智能教育。 我们已经在路上走了很长时间了。

当然，Mo也有一些缺点。 提高学习者认可度的竞赛还很缺乏，所以Mo也给大家推荐了一些机器学习竞赛。 这种类型的竞赛也是实现个人价值提升的最佳选择。

目前主流平台是Kaggle和天池。

Kaggle 的优势在于共享社区。 大赛讨论区有大量专家的意见和想法，可以学到新的路径。 天池是国内的一个机器学习网站，分享氛围较弱，但有很多针对初学者的入门教程和一些算法竞赛讲解。 另外，可能会有一些大厂商的竞争，但需要在相应的网站上关注。

以上就是小莫今天分享的全部内容。 综上所述，目前在线人工智能教育行业有很多公益性、免费的学习产品。 大多数都方便且价格实惠，让学习者足不出户即可在空闲时间学习。 我学过一些相关的专业课程，他们为学习者提供的选择也很丰富。 您可以根据自己的理解选择适合自己的产品，根据自己的方向确定学习路径和内容。 当然，希望大家多多关注Mo()，祝愿对人工智能感兴趣的同学在人工智能的道路上越走越远。