人工智能国语版(python人工智能)

人工智能包括：机器学习、深度学习、数据科学、自然语言处理。

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。

下面我就来分享一下我个人的学习经历，主要分为六步：

1、选择一种编程语言

首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。

Python是一个不错的选择，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识

互联网小常识：SNMP优点：简单，易于实现、支持广泛、操作原于简捷、性能高。缺点：SNMP建立在无连接的传输协议之上，另外它是非面向对象的，不支持分布式管理。

如果你想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如Numpy&SciPy的优势。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。

3、学习Python库

机器学习库中已经写好了无数个Python库。你就挨个学习吧。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对你写机器学习算法都将十分有用。

其实，这也是学习人工智能的第一步。

4、Andrew-Ng课程

强烈推荐Andrew-NG的免费课程，了解机器学习的概念及算法理论。

学习完他的课程以后，你对人工智能现象就会有一些了解了。

5、学习Scikit-Learn库

互联网小常识：弹性分组环（RPR）是基于动态分组传输技术的（DPT）,其标准是IEEE802.17。环形结构是目前城域网的主要拓扑结构。弹性分组环网络采用双环结构这一点与FDDI相同，在RPR环中，两个结点的裸光纤最大距离为100Km，将顺时针的环称为外环，逆时针的环称为内环，外环和内环都可用统计复用传输和控制分组，同时可以实现环自愈能力。

最强大的API之一，拥有各种算法功能强大的数据编码器（Algorithms Powerful Data Encoders）

强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 机器学习》第2版，作者Sebastian Raschka。

我刚开始学习人工智能时就读了这本书。读完本书，你就会了解如何实现机器学习中的各种算法。

从机器学习算法理论（数学解释）和优化方法到实战编码，本书涵盖了Python实战算法和Scikit-Learn API在Python中的应用等知识。

6、实战时间

你也应该积极参加网络上各种编程竞赛。这类竞赛一般都很耗时，但不管怎样，你在刚开始的时候没必要一定要取得一个很高的排名，因为参加比赛的人都很优秀。刚开始，在他们面前你可能只是个无名小卒，但也别灰心，你只要每天持续练习，向每个人学习就好了。

就拿我来说吧，我在比赛中从来没进过前十。但是，我仍然在坚持。因为想要取得排名的话，你需要投入大量的时间。而我的目标，仅仅是重在参与，学习更多知识罢了。

你也要记住你参加比赛的目标，不是通过获胜赢取百万奖金，而是为了学习。排名真的不重要。在机器学习比赛中，第一名的准确率是0.98598，而第500名的准确率可能是0.97198。排名差异虽然很大，但他们的分数却很接近。

这是个很长很耗时间的旅程，它可能会令你感到疲惫，也可能会令你感到刺激。如果你采用了我的建议，至少你会开始熟悉机器学习领域，并了解之后将需要学习些什么。

人工智能的范围很广，即使是某些很伟大的研究者，也无法掌握人工智能领域的所有概念。而你，其实也并不需要消化掉所有概念。即使真的有人了解了人工智能的所有概念，一周后或两周后，他也会有新知识需要补充。因为，机器学习是不断更新的。

这是根据我自己的学习经验得出的结论，如果对你有帮助的话，请给我点个赞哦~

祝你好运！

文章转自知乎号AI搬运工