AI時代-人工智慧如何轉型？學什麼？如何學？ 這篇攻略幫你解答

【作者】：唐宇迪，計算機博士，專注於機器學習與計算機視覺領域，深度學習領域一線實戰專家。在影像識別領域有著豐富經驗，實現過包括人臉識別，物體識別，關鍵點檢測等多種應用的最新演算法。 參與多個國家級計算機視覺專案，多年資料領域培訓經驗，豐富的教學講解經驗，出品多套機器學習與深度學習系列課程，課程生動形象，風格通俗易懂。

【導讀】：本篇文章旨在幫助大家建立一份人工智慧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：

人工智慧現在被吹的這麼火（實際上也蠻厲害的），越來越多的小夥要加入到這個大家庭中來啦，那麼最大的問題也就隨之而來了，如何學習人工智慧呢？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！本文我們們就來說說當下最合適的學習規劃！

大家的問題是不是好多呀？

（1）：語言怎麼選？ 

（2）：該從哪裡開始？學什麼？怎麼學？ 

（3）：演算法就要涉及到數學啦，怎麼辦呀！ 

（4）：學了之後怎麼用？案例怎麼做？

我們先從語言開始，當然首選Python啦！

語言的選擇肯定是Python無疑了，為什麼？人生苦短。。。這句我就不說了，最主要的原因在於大家都在用，公司裡你的同事和老大都用Python玩資料建模型，你難道還敢不用嗎！（說白了，我一天能幹完的活我要花兩天嗎？當然不需要的！）

我是個小白呀，並不是程式設計師，怎麼辦呀，這些安裝配置啥的好麻煩啊！沒關係！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！

人工智慧聽著這麼牛的一個詞，那到底該怎麼學呀？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，它是我們們後續學習的保障也是最核心的內容了！人工智慧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，資料處理分析，影像識別，文字挖掘，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！應用面還在慢慢擴充，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資料（非常重要）才行，選擇一個合適的機器學習演算法，讓它去學吧，學完之後我們評估搞定了就開始用吧！

機器學習我該怎麼學呀？我覺得演算法與應用都是很重要的，很多人都忽略了演算法的推導，這對你之後的應用肯定是不利的，因為我們要做事情不能盲目去做，需要知道為什麼要這麼做！我最常說的一句話就是哪裡不會點哪裡（其實是廣告看多了），查詢資料的能力也很重要，遇到問題了還是要及時解決！

關於數學，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，那它是什麼呢？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演算法開始，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，只要你願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！

案例資源怎麼找呢？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！如果還能有幾個夥伴一起學，那豈不是美滋滋！入學指南就給大家推薦到這裡啦，作為參考快制定你的學習規劃吧！

另外，小編給大家推薦一些系統性人工智慧學習的相關課程，現在購買最划算，有雙十一優惠喲：

推薦線上直播課
《python資料分析與機器學習實戰》

課程介紹：

課程風格通俗易懂，真實案例實戰。精心挑選真實的資料集為案例，通過python資料科學庫numpy,pandas,matplot結合機器學習庫scikit-learn完成一些列的機器學習案例。課程以實戰為基礎，所有課時都結合程式碼演示如何使用這些python庫來完成一個真實的資料案例。演算法與專案相結合，選擇經典kaggle專案，從資料預處理開始一步步程式碼實戰帶大家快速入門機器學習。

課程特色：專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群

開課時間：隨到隨學，自由支配

報名連結：http://edu.csdn.net/course/detail/3904?utm_source=blog11

《深度學習入門》

課程介紹：

深度學習入門視訊課程從最基本的神經網路開始講起，將複雜的神經網路分成幾個小模組，先對必備的知識點的細節進行詳細講解再擴充到整個神經網路，從神經網路的架構，細節進行全面分析，並使用python程式碼完成的神經網路，從效果上感受神經網路的強大。熟悉神經網路後再進軍卷積神經網路與遞迴神經網路，詳解CNN與RNN的原理與細節。對經典網路模型結構詳細分析講解，選擇經典論文剖析。帶大家快速上手深度學習！

課程特色：專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群

開課時間：隨到隨學，自由支配

報名連結：http://edu.csdn.net/course/detail/3921?utm_source=blog11