怎樣才能學(xué)好AI？選擇好方向和學(xué)習(xí)資源簡單的方法AI充當(dāng)一個大類，不屬于到很多子方向，和機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，計算機視覺，自然語言處理，機器翻譯，語音技術(shù)，多媒體技術(shù)，機器人技術(shù)等。剛剛?cè)腴T的話，見意是

怎樣才能學(xué)好AI？

選擇好方向和學(xué)習(xí)資源簡單的方法AI充當(dāng)一個大類，不屬于到很多子方向，和機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，計算機視覺，自然語言處理，機器翻譯，語音技術(shù)，多媒體技術(shù)，機器人技術(shù)等。剛剛?cè)腴T的話，見意是可以從具體的小項目拿定主意，先對AI相關(guān)的算法有個直觀感受。

其中幾個也很好的課程合適沒基礎(chǔ)：

吳恩達老師的機器學(xué)習(xí)：

吳恩達老師的深度學(xué)習(xí)：

（網(wǎng)易云課堂中文版）

斯坦福的深度學(xué)習(xí)課程：

GeoffreyE.Hinton教授的課程：

深度學(xué)習(xí)大神YoshuaBengio的deep learningbook，現(xiàn)在早就有中文翻譯版本：

學(xué)習(xí)路線當(dāng)你對某個子方向比如說機器學(xué)習(xí)（ML）、計算機視覺(CV)或自然語言處理（NLP）比較感興趣后，就是可以漸漸地探索寫作一些paper；如果你是一些基礎(chǔ)功底是不可或缺的的，除開編程基礎(chǔ)（python，c）、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（矩陣可以計算，概率統(tǒng)計等）、數(shù)字圖像處理等；最后是做實驗的框架，可以不先選用天然較容易上手的keras。tensorflow、pytorch和caffe也主流的實驗和開發(fā)框架，具備極為強大的開發(fā)和討論社區(qū)。諸如在github上編程也可以理論方面都可以首頁問題來求教。

學(xué)習(xí)環(huán)境要才能學(xué)好AI，這樣的話好的環(huán)境也不可少的，包括你的硬件設(shè)施，你選好的導(dǎo)師，組建好的研究小組，多和別人討論。要知道獨學(xué)而無友，則孤陋而見識短。那樣的話你的提升就會比較快，也可以不少走一些彎路。

去申請實習(xí)要掌握過硬的本領(lǐng)，那現(xiàn)在就要在實際中（.例如工業(yè)界）參與檢驗和鍛煉。是可以再申請都很牛的公司實習(xí)崗位，國內(nèi)三巨頭在內(nèi)人工智能方面的獨角獸企業(yè)都可以不，這些公司像是會有大量的數(shù)據(jù)和豐富的資源來實現(xiàn)程序你的想法，利人利已嘛！

文末彩蛋易學(xué)智能始終致力于減少人工智能的學(xué)習(xí)門檻和應(yīng)用門檻，對人工智能的初學(xué)者、業(yè)內(nèi)人士都各馬上準(zhǔn)備了豐盛的知識大餐，涵蓋教育干貨分享、技能培訓(xùn)、開發(fā)環(huán)境租賃等。多謝了大家查哈易學(xué)智能頭條號并來撩。

對于人工智能而言，目前有哪些學(xué)習(xí)方法？

推薦一些工程師沒限制的學(xué)習(xí)方法~

工具要的很熟練：在排查問題和寫代碼上，如果不是你1個小時沒有辦法嘗試一種方法，別人卻能接觸10次，那你別人應(yīng)該是比你牛。天下武功一招鮮，吃遍天，你后續(xù)寫demo、查問題、工具的熟練程度都會確定你學(xué)和嘗試新事物的速度。

讀書好看文檔：學(xué)還必須系統(tǒng)化。并非是單靠看一篇文章就能清楚原理。

視頻去學(xué)習(xí)：視頻有一些文字表達不了的功能：圖書中只會貼一段代碼，而視頻中這些代碼是必須鍵入的，過了一會兒你會發(fā)覺作者很多的黑科技也可以黑技巧，你也能去學(xué)習(xí)到。如React入門書籍中，好象只會只能證明也可以引用Redux，而教學(xué)視頻中，會先打開填寫的網(wǎng)站，給你簡要概括一些重點特性。同時圖書中一些比較很容易忽視的東西，在視頻中肯定會被很好地補充。但是很多的視頻制作者，本身是充斥框架和技術(shù)的開發(fā)團隊，而不是第三方的圖書作者，所以才新鮮度和技巧性都更加明顯。

技術(shù)新聞，twitter上技術(shù)大?？梢詤⒓蛹夹g(shù)大會：前面可以介紹的圖書、文檔和視頻教學(xué)，讓我們也可以清楚和進入到某一項技術(shù)，去對付工作應(yīng)該要沒有問題。但如果不是要緊跟潮流，某些靈感，肯定還需要關(guān)注一些技術(shù)新聞，watchingtwitter上的技術(shù)大牛?！拙?/p>

只希望對你有幫助~