人工智能如何学习AI学习入门详细资料推荐！
大家好！我是小编！
今天给大家详细说说人工智能如何入门，以及这些日子我自己整理了一些学习资料，并免费分享出来，希望对大家的学习能有所帮助。
一：学习途径在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径：
首先是B站。B站是我们学习的一个非常重要的网站，里面有各种各样的学习知识，关于人工智能也是有很多最新前沿技术教程。第二是书籍。视频的讲解难免会不全面，很多时候我们需要翻阅书籍对知识进行查漏补缺、透彻理解。本文提及所有书籍在文末可免费获取电子版。二：AI知识大纲学AI知识大体可以分为5个模块，接下来我会依次介绍每个模块的学习路径，最后给大家推荐几个我入门时做过的项目，帮助大家快速入门人工智能。
网络资源推荐在这里给大家推荐两本机器学习与深度学习入门必读书籍，很多小伙伴刚学习人工智能的时候都会学习这两本书籍，所以这也称之为AI必读圣经。
三：数学基础很多同学看到数学就头疼，其实模型通用的基本数学原理并不难，难的公式在之后的模型中遇见时再逐个击破即可。
切记前期不要深陷到数学知识中去深挖！！
高数首先大家不要惧怕数学。在遇到我们不会的数学公式时，我们要更多的思考这个公式能解决什么问题，而不是一直纠结公式的推导与计算。
比如梯度下降和反向传播的根本原理就是求导，全局最优解就是极值点，所以最优解一定在导数的某一个拐点处，类似的很多知识都是高中就学过的。
线代在深度学习中，线代最重要的应用就是高维数据相乘运算，可以大大提升运算速度。
首先要明白矩阵各维度所代表的意义其次清楚矩阵的运算规则概率论概率论的知识在AI体系中看似不那么重要，但却无处不在。从数据预处理、建模、模型参数初始化及归一化，到最后的结果分析都与概率论息息相关。
常用指标很多是大家耳熟能详的，比如均值、方差。如果你之前没有很强的概率论功底，建议你掌握常用知识后，在实际中遇到不懂的问题时要养成查阅的习惯。这部分知识不会太难，但是对理解模型与过程十分的重要：
比如为什么树模型一般不需要进行数据归一化？而逻辑回归、神经网络、PCA中就必须进行数据归一化？
网络资源推荐这里推荐的是唐宇迪著作的人工智能数学基础。这里把深奥的数学方法解释得通俗易懂，非常精彩，很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。
未完待续上述提到的重点内容日后会继续和大家分享，文字难以表达的也会以视频的方式和大家见面。
我目前的工作是人工智能方向欢迎大家与我交流。同时，本文提到的书籍及人工智能路线图，加我公众号【AI技术星球】，后台回复【3】均可免费获取。
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还是建议到千锋吧，在网上看了才决定来这的。
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