前言
應(yīng)廣大粉絲要求，今天T哥來和大家講解一下如何去入門人工智能，也算是T哥對(duì)自己學(xué)習(xí)人工智能這么多年的一個(gè)總結(jié)吧，本條學(xué)習(xí)路線并不會(huì)那么機(jī)械化，而是除了根據(jù)專業(yè)的學(xué)習(xí)知識(shí)外，也有加入T哥自己入坑這么多年的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)來制作的。
畢竟坑我已經(jīng)走過一次了，所以非常清楚正在學(xué)習(xí)路上小伙伴的難處，廢話不多說，我們先來看下這條學(xué)習(xí)路線的總體講解流程，我也會(huì)把對(duì)應(yīng)知識(shí)點(diǎn)的推薦教程告訴大家：
肝了7天7夜，大家給個(gè)點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)吧，也非常歡迎關(guān)注迪迦一起學(xué)習(xí)交流！【文末還給大家準(zhǔn)備了福利！】
- 1、Python：小甲魚（B站）/慕課網(wǎng)
- 2、機(jī)器學(xué)習(xí)：吳恩達(dá)（Coursera/B站）
- 3、深度學(xué)習(xí)：吳恩達(dá)（CourSera/B站）
- 4、Pytorch：七月褚則偉（B站）/IBM AI（Coursera）
- 5、計(jì)算機(jī)視覺：斯坦福CS224n（B站）
- 6、NLP自然語言處理：斯坦福CS224n（B站）
- 7、CV頂會(huì)：CVPR/ICCV/ECCV
- 8、NLP頂會(huì)：ACL/EMNLP/NAACL
- 9、基礎(chǔ)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- 10、Coursera上有哪些課程值得推薦
一、Python
A、B站小甲魚（零基礎(chǔ)入門學(xué)習(xí)Python）
對(duì)于學(xué)習(xí)Python這塊，迪迦推薦的是小甲魚的零基礎(chǔ)入門學(xué)習(xí)Python，這門課程的在B站上的播放已經(jīng)達(dá)到了1000多萬，迪迦總體看下來的話，小甲魚講得確實(shí)很不錯(cuò)，而且風(fēng)格很幽默，有讓人看下去的欲望。
原理講解和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)都是有的，而且課后還會(huì)給大家留下課后作業(yè)，幫助大家更好的上手。
B、慕課網(wǎng)
如果大家看完之后還是覺得自己的代碼功底太淺薄了，可以去慕課網(wǎng)上做一些代碼的編寫。
大家可以看到慕課網(wǎng)上的Python分為兩個(gè)部分：初識(shí)Python和Python基礎(chǔ)
第一個(gè)課程的話是除了前幾節(jié)是視頻，后面的都是教大家編寫代碼。
這里建議大家學(xué)習(xí)Python的話不要超過三周，因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)編程語言的話非常的無聊，更好的建議是在后續(xù)編寫代碼的時(shí)候，如果遇到不會(huì)的函數(shù)和語法，可以回過頭再來查詢即可。
二、機(jī)器學(xué)習(xí)
對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，我首先強(qiáng)烈推薦的是吳恩達(dá)教授的一個(gè)課程，這個(gè)課程的話在Coursera、B站都是有的。
A、Coursera
上面有很多頂級(jí)大學(xué)的計(jì)算機(jī)課程，吳恩達(dá)教授的機(jī)器學(xué)習(xí)在里面可以免費(fèi)觀看，而且學(xué)習(xí)完成之后可以看到自己的成績(jī)，雖然說用處不大，但是會(huì)讓自己感覺很有成就感。
這門課程的話首先會(huì)介紹一些基本的概念，以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的算法，中段部分會(huì)講一些深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，吳恩達(dá)教授是斯坦福大學(xué)的教授，迪迦是非常喜歡他的講課風(fēng)格的，不會(huì)涉及到過多的數(shù)學(xué)知識(shí)。
但是大家如果想深入這個(gè)領(lǐng)域，建議還是把課程里面的數(shù)學(xué)給推導(dǎo)一遍。
三、深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)這方面的話我還是很推薦吳恩達(dá)老師的課程，因?yàn)檎娴氖侵v得太好了！同樣是在Coursera上就可以觀看。
此課程的話是包含5門課程（第一門是簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二門和第三門是一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的策略以及一些參數(shù)的調(diào)整，第四門是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第五門是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），這五門課程幾乎囊括了深度學(xué)習(xí)的所有的概念。
Ps：每個(gè)小節(jié)的都會(huì)設(shè)置作業(yè)，如果只看課程是不收費(fèi)的，看課程+寫作業(yè)是需要收費(fèi)的，這里建議大家配上作業(yè)一起學(xué)習(xí)，因?yàn)檎娴脑O(shè)計(jì)的很好，而且其實(shí)也不貴。
四、Pytorch
目前主流的深度學(xué)習(xí)框架是TensorFlow和pytorch，最近幾年pytorch的使用越來越多，從個(gè)人使用來說，確實(shí)也是比TensorFlow好用很多。
這里的話我主要給大家推薦兩門課程：
A、七月褚則偉（B站）
這門課程我覺得很好的一個(gè)點(diǎn)，就是會(huì)帶著你一點(diǎn)點(diǎn)地去敲代碼，這對(duì)于一個(gè)新手來說是非常友好的，可以帶你很好的了解編程的規(guī)范以及一些項(xiàng)目的開發(fā)流程。
B、Coursera
Coursera上搜pytorch，課程名稱是：Deep Neural Networks with Pytorch，但是這個(gè)課程最奇怪的是講課的不是真人，而是一個(gè)機(jī)器人給你在讀字幕，如果你已經(jīng)看了褚則偉老師的課程，這節(jié)課程可以不看，或者跳著看，因?yàn)楹芏喽际且恍┗A(chǔ)的概念，機(jī)器人帶著你過一遍。
五、計(jì)算機(jī)視覺
A、斯坦福CS231n（B站）
這門課程的是李飛飛老師主講的，真的講得很好很好，B站上面是有中文字幕的，我身邊朋友看過這個(gè)課程的，沒有一個(gè)不夸贊的，強(qiáng)烈推薦大家觀看。
六：NLP自然語言處理
A、斯坦福CS224n（B站）
這門斯坦福的自然語言處理課程我也非常推薦，真的不愧是國際名校，里面的老師講得都非常好！大家可以去看看，是有中文字幕的。
七、CV頂會(huì)：CVPR/ICCV/ECCV NLP頂會(huì)：ACL/EMNLP/NAACL
如果大家想要進(jìn)一步深入的話，就可以去讀一些頂級(jí)會(huì)議的論文了，這里我對(duì)于讀論文的一個(gè)建議就是你要先確定自己的一個(gè)研究方向，針對(duì)這個(gè)方向去搜索一些相關(guān)的論文，然后再展開研究。
最后，如果你不是計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生，你想要進(jìn)一步提升自己的算法實(shí)力，那么就可以去補(bǔ)一些基礎(chǔ)的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的課程，這里如果大家感興趣的話，我可以在下一期文章中做講解。
八、知乎上的回答（https：//www.zhihu.com/question/22436320）
最后的話，給大家推薦一個(gè)知乎上的回答，就是關(guān)于coursera上有哪些課程是值得推薦的，這個(gè)回答的答主已經(jīng)在coursera上看了39門課程，并且對(duì)于每一個(gè)課程都有一個(gè)評(píng)價(jià)，我覺得還是評(píng)價(jià)的很中肯的。
最后，T哥自己這么多年也整理了不少關(guān)于人工智能的學(xué)習(xí)資料（內(nèi)含學(xué)習(xí)路線圖、兩大深度學(xué)習(xí)框架視頻、圖像識(shí)別、OpenCV、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等等等視頻、代碼、書籍PPT），如果大家需要也是可以免費(fèi)分享給你們的，【查看個(gè)人主頁獲取領(lǐng)取方式即可免費(fèi)獲??！】
已經(jīng)給大家在網(wǎng)盤整理好了。
總結(jié)
希望這篇文章對(duì)大家有所幫助，人工智能相對(duì)而言確實(shí)是一個(gè)比較新的崗位，但是技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)有幾十年的歷史了，我們的生活中也應(yīng)用的非常廣泛。
學(xué)習(xí)人工智能沒有大家想象的怎么難，只要你確定好自己的方向，找對(duì)正確的學(xué)習(xí)方法，最后要做的就是靜下心去努力學(xué)習(xí)，自然能夠水到渠成。
