如何自学ai技术-初学者如何从零开始学习人工智能？看完这篇你就明白了

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本文为想要进入人工智能领域但不知道从哪里开始的初学者列出了最佳学习资源。

1. 机器学习

如需机器学习领域的最佳介绍吉祥物设计，请观看 Coursera 上 Andrew Ng 的机器学习课程。 它解释了基本概念并让您很好地理解最重要的算法。

您可能还对这些优质资源感兴趣：

Perer Norvig 的 Udacity ML 课程（ML Udacity 课程） Tom Mitchell 在卡梅伦大学教授的另一门 ML 课程（另一门 ML 课程） YouTube 上的机器学习教程 mathmonk

2.深度学习

我见过的关于深度学习的最好的介绍是 Deep Learning With Python。 它没有涉及困难的数学，也没有超长的先决条件列表，而是描述了一种启动深度学习的简单方法，解释了如何快速开始构建和学习所有实用的内容。 它解释了最先进的工具（Keras、TensorFlow），并带您完成几个实际项目，解释如何在所有最佳的 DL 应用程序中实现最先进的结果。

Google 上还有一个很棒的 DL 入门课程，以及 Septen Welch 对神经网络的精彩解释。

之后，为了更深入地研究，这里有一些有趣的资源：

Geoffrey Hinton 的 coursera 课程“机器学习的神经网络”。 本课程将带您完成MNIST字符识别的过程，这是ANN的一个经典问题，并深入解释一切。 麻省理工学院深度学习书籍。 UFLDL教程byStanford（斯坦福大学的UFLDL教程）教程Michael Nielsen的书Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）Simon O. Haykin的书Neural Networks and Learning Machines（神经网络和机器学习）

3. 人工智能

《人工智能：现代方法（AIMA）》是关于“老派”人工智能的最佳书籍。 本书提供了人工智能领域的总体概述，并解释了您需要了解的所有基本概念。

加州大学伯克利分校的人工智能课程是一系列优秀的视频讲座吉祥物，通过一个非常有趣的实践项目（训练人工智能玩吃豆人游戏）来解释基础知识。 我建议一边看视频一边看AIMA，因为它是基于书本的如何自学ai技术，从不同的角度解释了很多类似的概念，让它们更容易理解。 它的讲解比较深入，对于初学者来说是一个非常好的资源。

大脑如何运作

如果您对人工智能感兴趣如何自学ai技术，您可能想知道人脑是如何工作的。 以下书籍以直观且有趣的方式解释了最好的现代理论。

杰夫·霍金斯的《论智力》（有声读物）哥德尔、埃舍尔、巴赫

我建议从这两本书开始，它们很好地向你解释了大脑如何工作的一般理论。

其他资源：

雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的《如何创造心灵》（有声读物）。

《神经科学原理》是我能找到的关于深入神经科学的最好的书。 它谈到了核心科学、神经解剖学等。非常有趣，但也很长——我还在读它。

4. 数学

以下是开始学习人工智能时需要了解的基本数学概念：

结石

可汗学院微积分视频 麻省理工学院关于多变量微积分的讲座

线性代数

Khan Academy 线性代数视频 MIT 线性代数视频，作者：Gilbert Strang 编码矩阵 – 布朗大学线程代数 CS 课程

概率与统计

可汗学院概率与统计视频edx概率课程（edx概率课程）

5.计算机科学

要掌握人工智能，您需要熟悉计算机科学和编程。

如果您刚刚开始，我建议您阅读《Dive Into Python 3》一书，其中涵盖了您需要了解的有关 Python 编程的大部分内容。

要更深入地了解计算机编程的本质，请查看这门麻省理工学院的经典课程。 这是一门关于 Lisp 和计算机科学基础知识的课程，以 CS 为基础——CS 是解释结构和计算机程序方面最有影响力的书籍之一。

6.其他资源