人工智能该如何零基础入门（手把手教你入门）
一、语言
希望在进入这个领域之前至少得会一门语言Python。
后面可以学学C或者C++，很多源码也是C和C++的
二、数学
以及不想做调包侠的话，学通透得有比较好的数学基础：
微积分线性代数概率论如果数学基础不好可以先补一补，不然有些理解起来或许会很头疼。
三、快速入门机器学习、深度学习
推荐我的启蒙书，复旦大学邱老师的开源书《神经网络与深度学习》
虽然本身市面上有很多机器学习，深度学习的书
西瓜书，统计学习方法，花书等等
我觉得各有优劣，而且眼花撩乱，一开始入门我觉得看NNDL就不错了。
四、学习至少一个框架
我个人是先学习的Pytorch，我也建议先学Pytorch，因为它很适合学习做研究。
推荐一本书开源书：《动手学深度学习pytorch版》
在学习框架的过程中去实践，实现一些模型。
框架很多，后面可以多学学，比如TensorFlow
恭喜你！到此基本你已经入门了～
五、选择方向
对于人工智能的方向有很多，你要确定自己的方向。
我的方向是自然语言处理
当然还有计算机视觉、推荐系统，强化学习等等。
明确方向后，对应的技术路线比比皆是，然后向专业方向挺进。
六、好的习惯
最好会读Paper，养成读Paper的习惯
网站推荐：Paperswithcode
多实践：打一些比赛Kaggle天池等
学会做总结，写技术博客，分享知识。
最后推荐一下！这里我整理了一份关于pytorch、python基础，图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都非常实用，无任何套路免费提供,，加我Q群【856833272 】也可以领取的内部资源，人工智能题库，大厂面试题学习大纲自学课程大纲还有200G人工智能资料大礼包免费送哦~扫码加V免费领取资相关
相关文章学习：
pytorch——人工智能的开源深度学习框架
「综述专栏」什么是知识图谱｜知识图谱入门｜概述
PyTorch手把手搭建神经网络(MNIST)
(Python教程)什么是机器学习、人工智能、深度学习，三者又是什么关系？
使用MNIST数据集训练第一个pytorchCNN手写数字识别神经网络
【Python教程】30个Python常用极简代码，拿走就能用！
AI 人工智能教程
人工智能❮首页下一节❯目录本教程涵盖了人工智能和机器学习的基础知识，在简单的JavaScript代码中包含许多示例、解决方案和公式。
人工智能人工智能表明机器可以在以下方面模仿人类：
谈话思考学习规划了解人类智能大约7万年前，人类大脑开始发展"认知智能"：
能够理解数字能够理解一种语言能够理解抽象思维语言创建的认知智能：
头脑单词数字数字认知智能还创造了：
数字计数计算计算机人工智能是人类需要进行复杂计算的结果。
这只能使用高速计算机来实现。
数学人工智能涉及的主要数学分支有：
线性函数线性图形线性代数概率统计数据这些章节提供了有关数据科学项目（机器学习/深度学习）中使用的数学分支的内容。
线性代数AI专家离不开这个代数：
AI使用标量AI使用向量AI使用矩阵AI使用张量线性图形直线表示笔直线性图是一条直线通常，线性图显示线性函数概率概率是关于某事发生的可能性概率是一个介于0和1之间的数字
统计如何收集、分析、解释和呈现数据。
最常见的是什么？最值得期待的是什么？什么是最正常的？AI人工智能科学集群回归感知器培训机器学习感知器识别训练测试TensorFlow.js教程操作Visor模型JavaScript图形画布Plotly.jsChart.js谷歌图表❮首页下一节❯