前言：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。

学习途径

在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径：

首先是B站。我将部分知识点所推荐的视频链接直接贴设为了超链接，点击可直达教程。
第二是书籍。视频的讲解难免会不全面，很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版。
AI知识大纲

AI知识大体可以分为5个模块，接下来我会依次介绍每个模块的学习路径，最后给大家推荐几个我入门时做过的项目，帮助大家快速入门人工智能。

一、Python编程基础

在AI领域，目前大部分程序员都使用Python作为第一语言。

学会上述操作后就入门了，但一定要将基础部分的内容掌握扎实。进阶操作在前期不着急学习，可以在日后使用过程中逐渐精通，比如函数式编程、多线程使用、异常处理与日志管理等等。

Python基础讲的非常详细，可以轻松入门，建议新手从P116开始学习。
书籍推荐

这里给大家推荐两本学习Python必备书籍。《Python编程》中每个知识点下都有对应示例，非常直观。入门后，《流畅的Python》可以帮你精通Python，完成从小白到大神的进阶。
二、数学基础
很多同学看到数学就头疼，其实模型通用的基本数学原理并不难，难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。

切记前期不要深陷到数学知识中去深挖！！

高数
首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时，我们要更多的思考这个公式能解决什么问题，而不是一直纠结公式的推导与计算。

比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导，全局最优解就是极值点，所以最优解一定在导数的某一个拐点处，类似的很多知识都是高中就学过的。

线代
在深度学习中，线代最重要的应用就是高维数据相乘运算，可以大大提升运算速度。

首先要明白矩阵各维度所代表的意义
其次清楚矩阵的运算规则
概率论
概率论的知识在AI体系中看似不那么重要，但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化，到最后的结果分析都与概率论息息相关。

常用指标很多是大家耳熟能详的，比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底，建议你掌握常用知识后，在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难，但是对理解模型与过程十分的重要：
比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化？
而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化？

网络资源推荐
人工智能必备数学基础全套课程：此课程将高数、概率论、线代知识进行浓缩，针对人工智能领域开发的数学综合课程，都是入门必备和模型中常见的数学知识。
网易可汗学院统计学公开课：统计学入门课程，涵盖统计学所有的主要知识。

三、数据分析
在具备一定的编程能力与数学功底后，我们就可以对实际问题进行分析与挖掘。

爬虫
很多同学问算法工程师需要学爬虫吗？我的回答是：算法的重点在于建模，算法工程师掌握基本爬虫知识就好，因为单位一般都有专门的采集工程师。

但是数据分析师一定需要学。因为数据分析师需要具备自主获取数据的能力，从而进行数据分析。

必备三剑客
不论你做数分还是算法，Numpy、Pandas和Matplotlib都是必须掌握的。但这部分内容很杂，没必要进行系统学习，就好像Excel中的函数一样。

网络资源推荐

Numpy中文官方网站
Pandas中文官方网站
Matplotlib中文官方网站

四、机器学习
从机器学习开始就正式进入到了人工智能的领域。ML涉及的算法都是白盒算法，使用可解释的数学公式去拟合数据、学习参数然后进行预测，最后对模型进行评估。

这部分的知识需要大家从数据处理过程开始就多进行总结与反思：

数据清洗过程与特征工程是怎么做的？为什么会最终选用这些方法？
文本数据集常用的处理方法有哪些？适用的场景的是什么？

机器学习算法因为都有可解释性，所以大家需要搞懂数学原理，并知道模型之间的差异、以及适用于什么数据集。

对于回归任务与分类任务，我们也需要知道各种评估指标间的差异与使用场景。

网络资源推荐

北京大学机器学习：此教程以理论为主，对小白极为友善，就算没有基础，也能以最快的速度入门机器学习。

书籍推荐

这里推荐两本学习ML必备书籍。周志华老师的《机器学习（西瓜书）》与李航老师的《统计学习方法》。

这两本书非常经典，讲述了机器学习核心数学理论与模型推导全过程，是夯实理论的不二选择。强烈推荐将书籍与上述推荐视频相结合进行学习。网络资源推荐：统计学习方法

五、深度学习

深度学习是黑盒算法，不具可解释性，初学者通常会觉得它比较神秘。但它的基础神经网络，可以说是由众多个逻辑回归函数组成，所以在学机器学习时一定要将逻辑回归彻彻底底学明白。

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