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
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人工智能（机器学习）学习之路推荐
目录一、人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python二、纯小白——计算机小白三、计算机小白——计算机语言（Python）小白四、计算机语言小白——算法小白五、算法小白——人生方向定位六、人生定位——机器学习大师七、推荐书单一、人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python虽然自己学过C，但是自己曾从事python后端开发、python算法工程师岗位、Python（机器学习）讲师，所以本篇文章主要通过python来介绍机器学习的路线。当然，前期的机器学习基础的推荐，是不会分语言的。
二、纯小白——计算机小白如果你是完完全全的纯小白，并且只会计算机这三个字。
个人推荐你可以看看《计算机科学导论》（专业书籍个人推荐看纸质书，一是支持正版；二是电子书不利于观看书的全貌；三是电子书不方便做笔记），看完之后你应该明白计算机的相关知识，如计算机网络、数据结构与算法、数据库、文件存储过程、计算机语言。如果看完《计算机科学导论》你对不仅仅对人工智能感兴趣，还对计算机本身感兴趣，可以看看下面几本书。你可以看看《计算机：一部历史》，可以作为你的计算机发展史的普及读物。你可以看看《网络是怎样连接的》——计算机网络，恩，说的简单点就是看完本书，你应该能知道WiFi的实现原理。你可以看看《计算机组成原理》——恩，看完你能明白你的计算机工作的原理，如计算机的五大组成部分为控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备。你可以看看《数据结构与算法》——如果没有编程基础，跳过。有C/C++的基础，可以看看大学的教材《数据结构与算法-C/C++语言》；如果你有Python的基础，可以看看《数据结构与算法-Python描述》，就是总之对应语言的数据结构与算法书籍即可。多说一嘴，可能有同学问：老师，买哪一本《计算机科学导论》。我会回答你：哪一本都行，因为书籍能出现在市面上，就有他出现的理由，你买去看就行了。没必要挑三拣四，虽然我不得不承认市面上真的有一些写的可能不太好的书（我自己看过几本），但这都是个例。
三、计算机小白——计算机语言（Python）小白看完《计算机科学导论》，相信你对计算机应该有了一定的了解。如果你不只是想成为最强王者，这个时候你应该入手一门计算机语言了。C、C++、Java、Python、R、Go、PHP、JavaScript，很多很多，他们各有优缺点，你自己仔细甄选。但是Python毫无疑问是最简单的，又由于本人从事Python开发，我介绍下你如何快速入门Python。
首先你可以看看这两位老师的博客：或，期间你可以穿插我接下来讲的书籍互补，但是你必须的看完博客第一篇——Python入门，之后再去看其他书籍，因为你需要使用Pycharm，而不是其他IDE编辑Python代码。学Python可以看我博客：Python从入门到放弃https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10718112.html第一本书应该是《Python从入门到实践》，这本书很浅显，但很适合小白，看完你可以去美国开个披萨店了。后面三个项目，不推荐做。第二本书应该是《笨方法学Python3》，很适合小白查漏补缺基础知识点。第三本书应该是《Python核心编程》，厚厚的一本书，更多的是接轨未来的项目，选看部分章节。第四本书应该是《流畅的Python》，如果你看完那位老师的Python面向对象高级的时候，可以看这本书，否则慎入，他会让你质疑自己是否学过python。第五本书《编写高质量Python代码的59个有效方法》，书名就可以看出，他能教会你什么。第六本书《改善Python程序的91个建议》，这个也不多说，干就对了，否则你代码写完只有你自己才看得懂了。四、计算机语言小白——算法小白本篇文章主要以Python举例，相信你现在对Python已经应用自如了，这个时候，你就需要补充算法知识，提高你的逻辑思维了。
首先你可以看看《数据结构与算法——Python描述》这本书，由于是中文的，相对友好，看完你最起码得知道线性表、链表、堆、栈、哈希表、二叉树、图之间的区别，然后一些简单的算法。数据结构与算法可以看我博客：数据结构与算法-Python/C-十七岁的有德-博客园通用人工智能之路：什么是强化学习如何结合深度学习
目录1ChatGPT中的强化学习2环境与智能体的交互3强化学习特征四元组4深度强化学习的引入5教程大纲加入我们1ChatGPT中的强化学习2015年，OpenAI由马斯克、美国创业孵化器YCombinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立，公司核心宗旨在于实现安全的通用人工智能(AGI)，使其有益于人类。ChatGPT是OpenAI推出的一个基于对话的原型AI聊天机器人，2022年12月1日，OpenAI的联合创始人山姆·奥特曼在推特上公布ChatGPT并邀请人们免费试用
ChatGPT可以与人类进行谈话般的交互，可以回答追问，连续性的问题，承认其回答中的错误，指出人类提问时的不正确前提，拒绝回答不适当的问题，其性能大大超乎人们对弱人工智能的想象。ChatGPT魔力的关键因素之一可以追溯到2017年的概念人类反馈强化学习(RLHF)
RLHF的关键在于在难以明确规定任务的强化学习环境中操作，在这些情景下，人类反馈可能产生巨大的影响。RLHF利用人类评估者的少量反馈来引导智能体对目标及其相应奖励函数的理解。
RLHF的训练过程大致阐述为
智能体从环境中随机采取行动，智能体每隔一段时间向人类评估者展示学习效果。根据效果，评估者会施加引导信息，智能体然后利用这个反馈逐渐建立起一个最能解释人类判断的目标和奖励函数的模型。一旦智能体对目标及其相应奖励函数有了清晰的理解，它就使用传统强化学习方法来学习如何实现该目标。随着行为的改善，智能体会继续请求关于它最不确定哪个更好的轨迹对的人类反馈，进一步完善对目标的理解
ChatGPT是大型语言模型的缩影，而这个领域已成为应用现代强化学习技术最有趣的领域之一。接下来，我们将介绍深度强化学习的基本概念，以及有效的学习路线
2环境与智能体的交互环境(Environment)是机器学习任务所依赖的物理规则与载体，例如
在下棋对弈任务中，环境是棋盘、对手与游戏规则在机器人控制任务中，环境是机器人硬件、任务场景与物理定律…智能体(Agent)是存在于环境中的实例，智能体必须依赖环境，并与环境产生交互。智能体不能改变环境的物理规则，但可以通过传感器(Sensor)观察来感知环境(感知的结果称为状态)，通过决策器(decisionmaker)来根据状态决定将要采取的行动，最后通过执行器(Actuator)动作来影响环境。
举例而言
人类Agent有眼睛、耳朵和其他器官等传感器，也有手、腿、声道等作为执行器硬件Agent可能用摄像头、红外测距仪作为传感器，各种马达作为执行器软件Agent接受键盘敲击、文件内容和网络数据包作为传感器输入，并以屏幕显示、写文件和发送网络数据包为执行器…Agent的核心是决策器，其内部存在一个从感知到行为的映射，称为Agent函数(或称之为策略)。Agent函数的具体实现过程称为Agent程序，机器学习等人工智能学科就是一系列Agent程序设计的方法论。Agent根据外部环境感知做出相应行为，很自然地需要判断Agent函数的好坏。若这个行为符合期望，则认为智能体是理性的(Rational)。
3强化学习特征四元组接下来，我们正式给出经典强化学习的定义
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是在潜在的不确定复杂环境中，训练一个最优决策πpiπ指导一系列行动实现目标最优化的机器学习方法。
强化学习与监督学习的不同之处在于不需要进行样本标注，核心是通过奖励期望行动和惩罚非期望行动的方式在探索(未知领域)和利用(现有知识)之间找到平衡。
在初始情况下，没有训练数据告诉强化学习智能体并不知道在环境中应该针对何种状态采取什么行动，而是通过不断试错得到最终结果，再反馈修正之前采取的策略，因此强化学习某种意义上可以视为具有“延迟标记信息”的监督学习问题。
强化学习的基本过程是：智能体对环境采取某种行动aaa，观察到环境状态发生转移s0→ss_0 ightarrowss0→s，反馈给智能体转移后的状态sss和对这种转移的奖赏rrr。综上所述，一个强化学习任务可以用四元组E=E=leftE=⟨S,A,P,R⟩表征
状态空间SSS：每个状态s∈SsinSs∈S是智能体对感知环境的描述；动作空间AAA：每个动作a∈AainAa∈A是智能体能够采取的行动；状态转移概率PPP：某个动作a∈AainAa∈A作用于处在某个状态s∈SsinSs∈S的环境中，使环境按某种概率分布PPP转换到另一个状态；奖赏函数RRR：表示智能体对状态s∈SsinSs∈S下采取动作a∈AainAa∈A导致状态转移的期望度，通常r>0r>0r>0为期望行动，r