AI时代-人工智能如何转型？学什么？如何学？ 这篇攻略帮你解答

【作者】：唐宇迪，计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战专家。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的最新算法。
参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

【导读】：本篇文章旨在帮助大家建立一份人工智能的学习计划以及我的一些个人建议，希望大家在AI之路都能早日成为大神！本篇主要内容如下：

人工智能现在被吹的这么火（实际上也蛮厉害的），越来越多的小伙要加入到这个大家庭中来啦，那么最大的问题也就随之而来了，如何学习人工智能呢？万事开头难，如何走第一步十分关键，学习的成本现在来说还是蛮高的，我们不可能一味广泛的学习而不去赚钱嘛！本文咱们就来说说当下最合适的学习规划！

大家的问题是不是好多呀？

（1）：语言怎么选？ 

（2）：该从哪里开始？学什么？怎么学？ 

（3）：算法就要涉及到数学啦，怎么办呀！ 

（4）：学了之后怎么用？案例怎么做？

我们先从语言开始，当然首选Python啦！



语言的选择肯定是Python无疑了，为什么？人生苦短。。。这句我就不说了，最主要的原因在于大家都在用，公司里你的同事和老大都用Python玩数据建模型，你难道还敢不用吗！（说白了，我一天能干完的活我要花两天吗？当然不需要的！）



我是个小白呀，并不是程序员，怎么办呀，这些安装配置啥的好麻烦啊！没关系！我们有大礼包（全家桶），一站式帮你解决安装问题，下一步，下一步，选路径，OK啦！推荐大家使用Anaconda去安装（直接百度它就得了）。



学习是一件苦事，但是也得按照合适的方法，这些都是我的个人建议，大家可以参考，我觉得语言知识一门工具，边用边学是最好的方式，千万不要花几个月先学个Python再去用，这样等你用的时候也忘的差不多了！



人工智能听着这么牛的一个词，那到底该怎么学呀？这个圈子太大了，但是基础是不会变的就是我们的机器学习，它是咱们后续学习的保障也是最核心的内容了！人工智能的大家庭中有很多比较高大上的词，这些虽然很牛，但是核心都离不开机器学习的！



机器学习能做的就太多了，数据处理分析，图像识别，文本挖掘，自然语言处理，语音识别等等。各大公司也是越来越注重这方面啦，都在比技术！应用面还在慢慢拓展，越来越多的公司开始重视机器学习的作用啦！



机器学习处理任务的流程说起来还是比较简单的（做起来你就知道了！），让机器做事情你得有数据（非常重要）才行，选择一个合适的机器学习算法，让它去学吧，学完之后我们评估搞定了就开始用吧！



机器学习我该怎么学呀？我觉得算法与应用都是很重要的，很多人都忽略了算法的推导，这对你之后的应用肯定是不利的，因为我们要做事情不能盲目去做，需要知道为什么要这么做！我最常说的一句话就是哪里不会点哪里（其实是广告看多了），查找资料的能力也很重要，遇到问题了还是要及时解决！



关于数学，大家意见可能会不一样，我觉得如果有时间，还是都学学吧，技多不压身，帮助是大大的！



深度学习现在太火了，那它是什么呢？说白了就是机器学习的一个分支，建议大家还是先从基本的机器学习算法开始，逐步过度到深度学习（很难一口吃成个胖子）。



学习的路径和很多种，只要你愿意花时间任何渠道都是可以的，但是一些好习惯也是需要的，自己懂才是真的懂，光看别人的效果未必会好！



案例资源怎么找呢？Github上满满都是，Kaggle竞赛提供了完美的环境，这些都是我们最常逛的地方啦！如果还能有几个伙伴一起学，那岂不是美滋滋！入学指南就给大家推荐到这里啦，作为参考快制定你的学习规划吧！

另外，小编给大家推荐一些系统性人工智能学习的相关课程，现在购买最划算，有双十一优惠哟：

推荐在线直播课

《python数据分析与机器学习实战》

课程介绍：

课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。

课程特色：专属答疑+课件资料提供+视频无限时回放+VIP交流群

开课时间：随到随学，自由支配

报名链接：http://edu.csdn.net/course/detail/3904?utm_source=blog11

《深度学习入门》

课程介绍：

深度学习入门视频课程从最基本的神经网络开始讲起，将复杂的神经网络分成几个小模块，先对必备的知识点的细节进行详细讲解再拓展到整个神经网络，从神经网络的架构，细节进行全面分析，并使用python代码完成的神经网络，从效果上感受神经网络的强大。熟悉神经网络后再进军卷积神经网络与递归神经网络，详解CNN与RNN的原理与细节。对经典网络模型结构详细分析讲解，选择经典论文剖析。带大家快速上手深度学习！

课程特色：专属答疑+课件资料提供+视频无限时回放+VIP交流群

开课时间：随到随学，自由支配

报名链接：http://edu.csdn.net/course/detail/3921?utm_source=blog11