初学者如何从零开始学习人工智能？看完你就懂了

一，初学从零机器学习。何智

看看Coursera的开始看完AndrewNg机器学习课程，了解最好的学习机器学习。这说明了一些基本概念，人工并使您对最重要的初学从零算法有了深刻的了解。

要获得ML算法的何智一个简短概览，看看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。开始看完“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书提供了学习Python中ML算法的学习实际实现的绝佳资源。这要求你完成很多涵盖所有必需基础的人工练习题。

这类很好的初学从零资源您可能也有兴趣。

MLUdacityCourseonML(MLUdacityCourseonML)是何智由卡梅隆大学教授的AnothercourseonML(另一门ML课程)YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk。

二是开始看完深入学习。

我见过的学习最好的深度学习介绍是DeepLearningWithPython。这篇文章没有涉及数学难题，人工也没有给出超长列表的前提条件，而是描述了一种简单的方法开始DL，说明了如何快速开始构建和学习实际。本课程介绍了最新的工具(Keras,TensorFlow)，并为您介绍了一些实践项目，说明如何在所有最好的DL应用中达到最佳效果。

Google还拥有一个greatintroductoryDLcourse，以及SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。

然后，为了进一步了解，这里有几个有趣的资源：

GeoffreyHinton的coursera课程，NeuralNetworksforMachineLearning。本课程将带您了解有关ANN的经典问题-MNIST字符识别的过程，并对所有内容进行深入说明。MITDeepLearning(深度学习)一书。UFLDLtutorialbyStanford(斯坦福大学UFLDL教程)http://deeplearning.net教程MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning(神经网络和深度学习)一书NeuralNetworksandLearningMachines(神经网络和机器学习)一书。

第三，人工智能。

《ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)》是有关“保守主义”AI的最佳著作之一。本书概括地介绍了人工智能的领域，解释了所有你需要知道的基本概念。

ArtificialIntelligencecourse，加州大学伯克利分校(AI课程)是一系列极好的视频讲座，通过一个非常有趣的实践项目(培训AI玩Pacman游戏)解释基础知识。由于以本书为基础，从不同角度解释了许多相似的概念，所以我推荐一起去看AIMA，这样就更易于理解。其讲解相对比较深入，对于初学者是很好的资源。

头脑是怎么工作的

假如你对人工智能有兴趣，你也许会想知道人脑是如何运作的，下面的几本书将用直觉和有趣的方法解释最佳的现代理论。

杰夫·哈金斯(有声读物)Gödel,Escher,Bach。

希望以这两本书入门为例，它们可以很好地解释大脑运作的基本原理。

其他资源：

RayKurzweil的HowtoCreateaMind(如何创造心智(有声读物))。

PrinciplesofNeuralScience是我所能找到的深入到NS系统中的最佳书籍。这本书涉及核心科学，神经解剖等。很有意思，但是很长——我还在看呢。

四，数学

这里有一些非常基础的数学概念，你要开始学习AI：

微积分学

KhanAcademyCalculusvideos(可汗学院微积分录像)MITlecturesonMultivariableCalculus(MIT多元微积分讲座)

线性代数

KhanAcademyLinearAlgebravideos(可汗学院线性代数视频)MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang(GilbertStrang的MIT线性代数视频)-CodingtheMatrix(编码矩阵)-布朗大学线程代数CS课程。

概率和统计

Khan学院(概率)和Statistics(统计)视频edxprobabilitycourse(edx概率课程)

五，电脑科学。

要学好AI，你必须熟悉计算机科学和程序设计。

假如你才刚开始读一读DiveIntoPython3(深度Python3)这本书，你将会提到你在Python编程中需要了解的大部分内容。

想要深入研究计算机编程的本质——看看这本经典的MIT课程(MIT课程)。本课程主要研究lisp与计算机科学之基础，以CS-结构与电脑程式解释为基础。

六、其他资源。

Metacademy-是你知识的“包管人员”。您可以使用这一强大的工具，了解您需要学习各种ML主题的所有前提条件。标签-机器学习平台。

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