普通人如何入门AI人工智能?最短学习路线分享
普通人如何入门AI人工智能?最短学习路线分享2021-03-0611:54:49125点赞1373收藏33评论创作立场声明：本文为本人原创，欢迎大家关注，后续分享更多好文学AI能干什么？首先说一下我个人的观点，我认为未来一定会有很多很多人工的重复工作会被AI替代，并且这个趋势无法逆转，不管是你想象得到的行业还是想象不到的行业，从实体到互联网，从工业到家用，历史的车轮滚滚向前，你不上车，就只能开11路了。很多人看见AI，会觉得很高端，距离自己很远，可能一辈子都跟自己没啥关系，自己也不可能学会，其实AI并没那么高端复杂，普通人通过学习，3-4个月的业余时间完全可以达到初级的应用状态，做个图像分类，人脸识别，语音识别什么的都不在话下，你每天打打游戏看看电视，三四个月也就那么过去了，而学习AI可能会彻底改变你一生的思维方式，最起码当你看到一个很神奇的东西，你可能会知道它内部是如何实现的。AI的应用范围到底有多广？你现在用的值得买客户端的推荐算法一定是基于机器学习算法的，不信你问问程序猿小哥哥去，你家里的小爱同学回答你的问题也是AI算法给出的，你天天用的翻译软件，后面的实现基本都是AI，你家里摄像头的人脸识别功能和手机的人脸识别功能，也是AI算法，实在太多了，无法一一列举，基本所有已知的行业都有用武之地，果农用AI来给水果自动分级你能想到吗？我18年开始系统的学习机器学习算法，期间看过很多教程很多书，走了不少弯路，现在我已经把AI用在自己的投资生涯上，并且效果还不错。量化投资，AI选股靠谱么？实践经验告诉你,第一季:实盘回顾想要任性剁手，就得好好赚钱！2月23日-3月22日参与#2021好好赚钱#征稿活动，分享赚钱小妙招，实现新年小目标，快来献计献策，赢取最高500元奖金吧！点击查看活动详情创作立场声明：本文章是本人原创，转载请注明，欢迎关注我~序言风险提示：本人不推荐购买任何本文中提到的股票，本模型为超短线交易，模型闲人张三|赞13评论18收藏49查看详情这篇文章想和大家分享一下，如何从一个数学知识都忘干净的小白最快速的成为AI的使用者和受益者，分享自己的学习路线，让大家少走弯路。理论学习阶段：前期不要执着于弄懂所有数学知识，有一些基础概念即可，后面实践的时候哪不懂再补哪里，否则容易受打击，进而自暴自弃。线性代数：【学习时间不超过10小时】在正式学习AI算法之前，你应该具备一些基础的线性代数知识，这会让你更容易的理解算法，线性代数的知识非常广阔，而我们只需要理解其中的一小部分就行了,推荐给大家一个非常好的线性代数快速学习视频，就是3Blue1Brown出的这个《线性代数的本质》，非常生动的把很抽象的东西说的很透彻，可能你看书几天都想不明白的东西，看看这个视频，几分钟就懂了，实在没有耐心看完的，着重看懂前10课就够了，每一课十几分钟，学习线性代数主要的目的是让我们对维度和空间有一个具体的概念，这样才能理解神经网络中的非线性变换。微积分:【学习时间不超过10小时】同样推荐3Blue1Brown的这款《微积分的本质》，简单明了，知识点一语中的。喜欢大学教授风的，推荐看麻省理工出的这款公开课，当初我就是看这个公开课学的，这个授课教授真是大神级别，深入浅出，同样的，没有足够耐心的也不用全部学完，知道什么是导数，什么是二阶导数，什么是链式法则，基本上就够入门AI了。麻省理工公开课：微积分-课程简介-网易公开课open.163.com去看看AI理论：【学习时间2-3个月】具备了一定的数学基础后，我们就要开始学习AI的理论基础了，AI理论的学习首推吴恩达教授的课程，这是非常经典的课程，无数的工程师从它入门，如果以后想用AI进行图像识别，图像分类等操作的，可以着重学习CNN（卷积神经网络）部分，如果想进行语音识别，或像我一样进行股票等序列化数据分析的，可以着重学习RNN（循环神经网络），但是普通的DNN是基础，必须先学好。《吴恩达机器学习》吴恩达老师的课程浅显易懂，但是有些部分讲的过快或不够详细，你无法理解的时候，推荐看台湾地区李宏毅教授的课程，《李宏毅机器学习》李宏毅教授的课程讲的非常详细，以至于我看的时候会加速。这两套课程互补，一快一慢，吴恩达老师的看不懂了，就看看相应部分的李宏毅教授的课程，基本上就能融会贯通了。编程语言学习：Python【和AI理论同步学习】编程语言的学习我无法给出具体的学习时间，因为我有将近10年的编程语言使用经验，基本上各种语言都用过，学习Python这种高级语言基本用不了一天，要是小白从0开始入门，我觉得应该需要15天吧，Python的课程太多了，同志们去网易云课堂或者B站找找评价好的吧，因为我没看过，也无法推荐。其实我觉得所有人都应该学一点编程，不论你是不是互联网行业的，也不论你是不是靠它赚钱，编程是对思维方式的改变，让你考虑问题更理性，更容易看清事物的本质，而且至少比学习奥数之类的有用多了，它是一种语言，跟学习英语一样，让你和计算机可以交流，让你的计算机帮你做事情。AI编程：学习了AI理论和Python之后，我们终于可以开始实战了，可以实现AI算法的框架有很多，最常用的是google公司的Tensorflow和Facebook的Pytorch，我自己学的是Tensorflow，主要用的是Tensorflow中的keras，keras之前是一个独立的AI框架，后来被Tensorflow合并了。学习Tensorflow也不用去找其他教程了，官网给出的教程基本上是最好的了。如果官网的例子你实在看不懂。先去看Keras的官方文档，更简单。基本上学习了这个框架，你就能搭建自己的神经网络模型解决各种问题了。大家千万不要把AI算法和框架弄混，算法是数学理论基础，跟编程语言没有关系，只要你算的够快，用手算也能得出和计算机一样的结果，而框架是用计算机语言实现AI理论的工具包，让我们更简单更容易地使用AI解决问题。分享就到这里了，希望大家都能学好AI，拥抱这个美妙的未来世界。往期回顾:点赞关注不迷路，我是张三，一个热爱数码，投资，DIY的野生程序员。还玩什么黑群晖,矿渣打造最强WindowsNAS最佳方案如何才能快速换一种生活方式？参加#牛年Flag#征稿活动，征集你2021年的购物学习生活计划！>>点击查看活动详情闲人张三|赞249评论295收藏2k查看详情神奇软件篇三：Windows下最强照片管理软件DigiKam介绍分享你的2021种草计划，聊聊你的完美避坑故事，2月3日-3月11日参与#2021种草计划#征稿，畅所欲言种草不打烊，只要晒出你的购买经验，就有机会赢取最高1000元京东E卡>>>查看活动详情创作立场声明：本文章为本人原创，在值得买首发照片管理，几乎是每个人都需要的软件功能，随着各种照片和工作素材等闲人张三|赞246评论118收藏3k查看详情WindowsNas救星,跨平台Web端照片管理软件PhotoPrism,支持App如何才能快速换一种生活方式？参加#牛年Flag#征稿活动，征集你2021年的购物学习生活计划！>>点击查看活动详情闲人张三|赞54评论27收藏530查看详情NAS外网访问攻略，联通宽带获取公网IP方法，端口映射配置如何才能快速换一种生活方式？参加#牛年Flag#征稿活动，征集你2021年的购物学习生活计划！>>点击查看活动详情闲人张三|赞75评论54收藏774查看详情新西兰房车自驾30天,一家四口带2岁娃,纯干货避坑分享,新西兰必看游记2大2小，一个2岁，一个5岁多，两个旅行箱，一个4登山包，1辆折叠婴儿车，2019年12月15日出发，2020年1月15日返回，筹备3个月，总共行程30天，单程飞行大约14小时，环岛自驾约4700公里，拍摄照片2578张，视频392个，本文约3100字，76图。照例先奉上B站链接：拍摄设备：松下M4闲人张三|赞110评论100收藏749查看详情极致细节刻画：教你在黑暗中拍出拥有惊人细节的照片小编注：此篇文章来自#原创新人#激励计划，新人发文前三篇文章，篇篇额外奖励50金币。参加超级新人计划活动，新人发文即可瓜分10万金币，周边好礼达标就有，邀新任务奖励无上限，点击查看活动详情好吧，那就从头说起，本人玩摄影5年，前三年基本属于抚摸党加器材党，用的相机从DC到长焦到大底便携再到APS-C再闲人张三|赞502评论148收藏1k查看详情如何自学人工智能
欢迎关注作者：大数据教程，AI教程、学习资源、论文解读，你想看的都在这里！最近不少同学跃跃欲试，想投入AI的怀抱，但苦于不知如何下手。其中，人工智能的核心就是机器学习（MachineLearning），它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
我们今天就来分享一篇来自EliteDataScience上专门讲给机器学习入门自学者的教程，一步步教你如何从基础小白进阶为ML大拿。快上车吧，别找硬币了，这趟车不要钱！
你是否正在准备自学机器学习，但又不知道怎么去学？
今天我们在这篇文章里就教你怎样免费获得世界级的机器学习教育，你既不需要有博士学位，也不必是技术大牛。不管你是想成为数据科学家还是在开发中使用机器学习算法，其实你都能比想象中更快地学习和应用机器学习。
本文告诉你在机器学习之路上的几个步骤，保你不会迷路，下面开始我们的表演。
第一步：先搞懂什么是机器学习在闷头学习机器学习之前，最好先把什么是机器学习搞清楚，了解机器学习的基本概念。
简单来说，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确编程的情况下能够学习识别模型。
机器学习属于计算机科学与统计学的交叉学科，在多个领域会以不同的面目出现，比如你应该听过这些名词：数据科学、大数据、人工智能、预测型分析、计算机统计、数据挖掘······
虽然机器学习和这些领域有很多重叠的地方，但也不能将它们混淆。例如，机器学习是数据科学中的一种工具，也能用于处理大数据。
机器学习自身也分为多个类型，比如监督式学习、非监督式学习、增强学习等等。例如：
邮件运营商将垃圾广告信息分类至垃圾箱，应用的是机器学习中的监督式学习；电商公司通过分析消费数据将消费者进行分类，应用的是机器学习中的非监督式学习；而无人驾驶汽车中的电脑合摄像头与道路及其它车辆交互、学习如何导航，就是用到了增强学习。
想了解机器学习的入门知识，可以看看一些网络课程。对于想对机器学习领域的重点慨念有个基础的了解的人来说，吴恩达教授的机器学习入门课程绝对必看
以及“无人车之父”SebastianThrun的《机器学习入门》课程，对机器学习进行了详细介绍，并辅以大量的编程操作帮助你巩固所学内容
当然也少不了集智君整理制作的免费专栏，在这里你可以免去安装环境的烦恼，直接投入简单地机器学习训练中来：
边看边练的机器学习简明教程
这些课程都是免费的哦！
大概了解机器学习后，我们就来到知识准备阶段了。
第二步：预备知识如果没有基本的知识储备，机器学习的确看起来很吓人。要学习机器学习，你不必是专业的数学人才，或者程序员大牛，但你确实需要掌握这些方面的核心技能。
好消息是，一旦完成预备知识，剩下的部分就相当容易啦。实际上，机器学习基本就是将统计学和计算机科学中的概念应用在数据上。
这一步的基本任务就是保证自己在编程和统计学知识上别掉队。
2-1：用于数据科学中的Python编程
如果不懂编程，是没法使用机器学习的。幸好，这里有份免费教程，教你如何学习应用于数据科学中的Python语言
2-2：用于数据科学的统计学知识
了解统计学知识，特别是贝叶斯概率，对于许多机器学习算法来说都是基本的要求。这里有份学习数据学习中统计学知识的教程
2-3：需要学习的数学知识
研究机器学习算法需要一定的线性代数和多元微积分知识作为基础。点这里，获取一份免费学习教程
第三步：开启“海绵模式”，学习尽可能多的原理知识所谓“海绵模式”，就是像海绵吸水一样，尽可能多地吸收机器学习的原理和知识，这一步和第一步有些相似，但不同的是，第一步是对机器学习有个初步了解，而这一步是要掌握相关原理知识。
可能有些同学会想：我又不想做基础研究，干嘛要掌握这些原理，只要会用机器学习工具包不就行了吗？
有这个疑问也很正常，但是对于任何想将机器学习应用在工作中的人来说，学习机器学习的基础知识非常重要。比如你在应用机器学习中可能会遇到这些问题：
数据收集是个非常耗时耗力的过程。你需要考虑：我需要收集什么类型的数据？我需要多少数据？等此类的问题。
数据假设和预处理。不同的算法需要对输入数据进行不同的假设。我该怎样预处理我的数据？我的模型对缺失的数据可靠吗?
解释模型结果。说机器学习就是“黑箱”的观点明显是错误的。没错，不是所有的模型结果能直接判读，但你需要能够判断模型的状况，进而完善它们。我怎么确定模型是过度拟合还是不充分拟合？模型还有多少改进空间？
优化和调试模型。很少有人刚开始就得到一个最佳模型，你需要了解不同参数之间的细微差别和正则化方法。如果我的模型过度拟合，该怎么修正？我应该将几个模型组合在一起吗？
要想在机器学习研究中解答这些问题，掌握机器学习的知识原理必不可少。这里推荐两个世界级的机器学习课程，一定会让你受益良多：
哈佛大学的机器学习课程，让你了解从数据收集到数据分析的整个流程（提示：这个课程和吴恩达教授的课程配合食用，效果更加）
斯坦福大学的机器学习课程，清楚地讲解了机器学习的核心概念还有两部值得读的参考书籍：《统计学习导论》和《统计学习基础》
这两部书的英文原版下载地址：
《AnIntroductiontoStatisticalLearning》
《ElementsofStatisticalLearning》
注：看不惯英文原版的同学，可以去读这两本书的中文版。
集智也建议大家可以多逛逛Reddit上的机器学习论坛：
机器学习版块1
机器学习版块2
机器学习版块3
当然，Quora上的机器学习版块也很有料
逛论坛不容易看到高阶知识，你不能一直停留在菜鸟阶段不是，要升级就有必要看看专业的论文。arXive是个好去处，是个收集物理学、数学、计算机科学与生物学的论文预印本的网站。
人工智能版块
机器学习版块
如果嫌自己搜索论文太麻烦，可以在网站arxiv-sanity.com上注册一个账号，它可以按自己的感兴趣标签给你推送最新的arXive上的论文。
第四步：针对性实际练习在开启“海绵模式”后，你应该掌握了机器学习的基础理念知识，接着就该实际操作了。实际操作主要是通过具体的、深思熟虑的实践操作增强你的技能。本步目标有三个：
练习机器学习的整个流程：收集数据，预处理和清理数据，搭建模型，训练和调试模型，评估模型。
在真正的数据集上实践操作：对于什么样的数据适合用什么类型的模型，自己应逐渐建立这方面的判断能力。
深度探究：例如在上一步，你学习了很多机器学习算法知识，在这一步就要将不同类型的算法应用在数据集中，看看哪个效果最好。
完成这一步后，就可以进行更大规模的项目了。
4-1九个基本部分
机器学习是一个非常广泛和丰富的领域，几乎在每个行业都有应用。因为要学习的东西太多，初学者很容易发慌，而且在面对很多个模型时也很容易迷失，看不到大局。
因此，我们把机器学习大概划分为九个部分：
ML整体学习:
基本的机器学习原理，比如方差权衡这些知识。
优化：
为模型发现最优参数的算法。
数据预处理：
处理缺失数据、偏态分布、异常值等。
取样和拆分：
怎样拆分数据集来调整参数和避免过度拟合。
监督式学习：
使用分类和回归模型从标记数据中学习。
非监督式学习
使用因素和集群分析模型从非标记数据中学习。
模型评估
根据不同的性能度量做出决策。
集成学习
将不同模型相结合，达到更好的性能。
商业应用
机器学习如何帮助不同类型的商业业务。
4-2实践工具
对于初学者，我们建议采用现成可用的算法，这样可以把时间用在熟悉机器学习流程上，而不是写算法。根据你使用的编程语言，有两个不错的工具：
Python的Scikit-Learn
R语言的Caret
4-3利用数据集实践操作
在这步需要用数据集进行搭建和调试模型的实际操作，也就是将你在“海绵模式”阶段学到的理论转变为代码。我们建议你选择UCIMachineLearningRepo，Kaggle和http://Data.gov上的数据集开始入手：
第五步：机器学习项目终于到了最后一步，也是很有意思的一步。目前为止，我们已经完成了：知识储备、掌握基本原理、针对性练习等阶段，现在我们准备探究更大的项目：
这一步的目标就是练习将机器学习技术应用于完整的端到端分析。
任务：完成下面的项目，依次从易到难。
5-1：“泰坦尼克号”幸存者预测
“泰坦尼克号”幸存者预测是练习机器学习时相当流行的选择，而且有非常多的教程可供参考。
5-2从零开始写算法
我们建议你先以一些简单的方面写起：逻辑回归、决策树、k最近邻算法等。
如果中间卡住了，这里有些小技巧可以参考：
维基百科是个不错的资源库，提供了一些常见算法的伪代码。
可以看看一些现成ML工具包的源代码，获得灵感。
将算法分为几部分。写出取样、梯度下降等的分离函数。
在开始写整个算法前，先写一个简单的决策树。
5-3选个有趣的项目或自己感兴趣的领域
其实这应该是机器学习最棒的部分了，可以利用机器学习实现自己的想法。
如果实在没想到好点子，这里有8个有趣的初学者机器学习实践项目
结语如果你按照这个步骤一步步扎实学习的话，相信你最终一定在机器学习方面小有成就！
我们对初学机器学习的人还有10个小小的tips：
为自己设定学习目标和期限，尽力完成。
打好学习基础，掌握基本理论。
将实践理论相结合，不要只关注某一个方面。
试着自己从头写几个算法。
多角度思考问题，找到自己感兴趣的实践项目。
多想想每个算法能产生什么价值。
不要相信科幻电影中对ML的胡吹。
别过度理会网上关于ML知识的争论。
多想想数据的“输入/输出”，多问问“为什么”。
上集智，第一时间将自己升级→→集智
最后，祝同学们学有所成！
注：原文为英文，因此列举的学习资源多为英文。如果担心自己英文不好其实也没关系，因为学习思路是一样的，在相应阶段寻找中文学习资料就ok了。
如何自学人工智能
在如今的大格局和国家政策的引导下，相信不少同学已经跃跃欲试，按耐不住想投入AI的怀抱，但市面上培训实在太多，苦于不知如何下手，就有好多学员来问小编：我该怎么学习人工智能？今儿小编就带大家简单领略一下AI的学习路径，希望能帮助大家少走点弯路。
人工智能的核心就是机器学习（MachineLearning），它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，学习AI是需要一定的数学基础和感觉，能够理解了算法和模型，并且能够训练模型、调整参数。
如果真的想学，形式不是问题，就看你有没有那个耐性能认真学下来了。在一些AI从业者眼里，培训班的速成效果虽然暂时有效，随着时间的推移，一旦放松了严格的学习，很多速成者的问题就会暴露出来。所以学习AI不要急于求成，一步一个脚印。
先搞懂什么是人工智能？
人工智能（AritificialIntelligence，AI）是一门融合了计算机科学、统学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。它的目标是希望计算机拥有像人一样的智力能力，可以替代人类实现识别、认知、分类和决策等多种功能。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
“人工”比较好理解，争议性也不大，有时候我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能等等，但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是智能就问题多多了，这涉及到其他诸如意识、自我、思维（包括无意识的思维）等等问题，人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
对于初入人工智能领域的同学来说，微软的人工智能入门课程绝对是您优先的选择：
这门由微软提供的AI导论课程，学习人工智能的概念，帮助您了解机器学习如何用于构建AI的预测模型；了解如何使用软件处理，分析和提取自然语言的含义；并处理图像和视频，以便像我们一样了解世界。
还解释了如何使用它来构建智能应用程序，以实现人与AI系统之间的会话通信，帮助组织提高效率并丰富人们的生活。它使用各种有吸引力的讲座和实践来帮助您在激动人心的AI领域迈出第一步。
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自学入门，从数学基础再到Python
如果您没有那么多时间辨别和参加各种培训班，可以通过自学的方式入门，从数学开始，再到编程基础，有很多课程都是免费的。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。如今的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。
另外所需基础知识是线性代数，它不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角。
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
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再来看看Python,它具有丰富和强大的库，常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求就非常高，就可以用C/C++重写，然后封装为Python可调用的扩展类库。当有些人第一次编写Web应用程序的时候，使用PHP可能要花数个小时的任务，用PythonDjango框架也许分分钟就能搞定。
它是用于许多不同应用程序的非常强大的编程语言，也是人工智能必备的知识之一。随着时间的推移，围绕这种开源语言的庞大社区已经创建了不少工具来有效地使用Python。近年来，专门为数据科学开发了一些工具，因此使得用Python分析数据从未如此简单。
理解机器学习，实现AI的一种方法
当您有了一定的数学和编程基础，我们就可以进入机器学习。对于机器学习的概念，一百个人有一百种理解。我们先从简单的层面来说，人工智能的根本在于智能——如何为机器赋予智能。而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。
ArthurSamuel将机器学习定义为“使计算机拥有在没有被明确编程的情况下学习的能力。”机器学习的概念涉及到训练机器的过程。让计算机通过特定算法在大量的数据中学习。这种行为与数据挖掘类似，但是机器学习会根据其学习内容来改变自己的学习模式。
我们来看一个机器学习的简单例子：
以上是某东某产品的商品评价，我们可以看到通过机器学习的算法,在10W多条评价中筛选出关键词，这些都是通过语义分析算法归类得出的。机器学习本质上是通过数学算法来解析数据的规律，学习相关的规律并且用来预测和决策。
机器学习主要分为监督学习，无监督学习和半监督学习三种。从算法上来说有贝叶斯分类、决策树、线性回归、决策树和随机森林、主成分分析、流行学习、k-means聚类、高斯混合模型等等。
如您想了解更多详情，可通过微软在线人工智能学院免费学习机器学习的基本概念。
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深度学习到强化学习
机器学习使用计算机运行预测模型，从现有数据中学习以预测未来的行为，结果和趋势。深度学习(DeepLearning)是机器学习的一个子领域，其中受我们大脑工作方式启发的模型以数学方式表达，并且定义数学模型的参数可以从数千至数亿至数百万的数量级自动从数据。
深度学习是一种机器学习的技术,由于深度学习在现代机器学习中的比重和价值非常巨大，是全球正在开发的人工智能技术的关键推动力。 因此常常将深度学习单独拿出来说。
最初的深度学习网络是利用神经网络来解决特征层分布的一种学习过程。通常我们了解的DNN(深度神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络),LSTM(长短期记忆网络)都是隶属于深度学习的范畴。也是现代机器学习最常用的一些手段。
通过这些手段，深度学习在视觉识别,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。
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强化学习(ReinforcementLearning)，又称再励学习、评价学习，也是机器学习的技术之一。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大，由于外部给出的信息很少，强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习。通过这种学习获取知识，改进行动方案以适应环境。
强化学习最关键的三个因素是状态，行为和环境奖励。关于强化学习和深度学习的实例，最典型的莫过于谷歌的AlphaGo和AlphaZero两位了。
前者通过深度学习中的深度卷积神经网络，在训练了大约三千万组人类的下棋数据，无数度电的情况下才搞出来的模型；而后者使用强化学习的方式，通过自己和自己下棋的方式搞出来的模型，而最终的实验结果也很让人震撼。AlphaGo打败了人类围棋顶尖高手，而AlphaZero打败了AlphaGo。
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持续学习和实践
学习到这里，相信大家对AI已经有了进一步的了解。近年来，我国在国家层面密集出台一系列政策措施助推人工智能产业的发展，随着新技术的迅猛发展，专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的融合发展。
站在时代的风口上，要想学好AI，必须不断的动手实践并结合实际项目，云角的AI课程采用翻转课堂形式，线上和线下结合，除了采用传统面授形式，增加MPP最新线上课程。也就是微软在全球首发与美国哈佛大学等知名学府合作开发的高端技术能力认证——“微软专业学位认证计划”（MicrosoftProfessionalProgram，简称MPP）。
该计划是面向致力于将来成为计算科学领域专业技术人员的在校学生及具有一定专业技术经验的人员，通过线上课程学习、技术评估及考试、实践环节训练及实习实训项目相结合的教学方式，可以帮助大家来做知识的导入、衍生和扩展，并能及时检验自己的学习效果。
衷心祝愿大家能在AI领域走得更稳，更远。
如果您正在学习AI，
如果您想让更多的小伙伴一起加入您的阵营，
请不要忘记分享，让我们共同进步！
By:Yungoallab
https://lab.yungoal.com
labadmin@yungoal.com
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如何自学人工智能
当前自学人工智能的人员很多，但大多数同学在学习了不到半年之后就放弃了。如何能像美国那样先培养大量的人工智能企业的入门人才，在掌握了人工智能的必要知识之后再在工作中提高。就成为我国人工智能领域人才队伍建设必须首先解决的问题。
本门课程由CSDN学院联合信息技术研究所研究员吴龙在全网独家推出、为大家详细讲解了人工智能的知识体系、系统架构、实现方式和学习方式，能够帮助大家通过自学在最短的时间内达到人工智能企业的入职要求。
如何自学人工智能
不会代码、不懂数学、英语不好，就不能学习人工智能？
答案～当然是否定的。
How：出于兴趣而非需求，自学人工智能的方法论
人们可以对自己从哪儿来、到哪儿去感兴趣，去了解柏拉图、维特根斯坦和齐泽克，了解朴素唯物与机械主义，但并不需要成为哲学家。
如果你并非为了成为研究者，只是出于兴趣学习人工智能，完全不必被铺天盖地的代码困住手脚，只需遵循以下原则：
1、明确内涵和现实
每个人都知道人工智能的目标是「实现与人类相似的智能」，当下的我们处在哪个阶段？已经取得了哪些成果？
人工智能早已进入我们的生活，搜索引擎的排序、美颜相机的美化效果、今日头条等信息流推荐类内容产品，全部都是当下的人工智能应用。
虽然与思考和智能相去甚远、被称作「弱人工智能」，它依然能比人类更高效的完成特定任务。除了这些互联网领域的应用，人脸识别验票闸机、医院的叫号系统这类行业应用，甚至港口管理、油田预测、新药研发，通通都有弱人工智能的身影。
如果提起人工智能，出现在你脑中的是Samantha、Wall-E或是终结者这些机器人形象，恐怕需要更近一步了解现实。
这些应用如何实现？为什么能实现？
没有任何学科建立在空谈的基础上，人工智能也不例外。
接下来，我们需要——
2、理解「黑话」
机器学习、深度学习、监督学习、计算机视觉、神经网络、RNN……它们是什么？和人工智能有什么关系？
如果你听说过或是了解以上名词的含义，恭喜你，你已经踏入了人工智能的大门。
这些名词就像是历史教科书上的事件名，或是数学中的定理，了解它们的内涵、探寻它们之间的关系，能帮助你找到这门学科的层次和边界。
比如：
「机器学习」、「深度学习」、「监督学习」是人工智能得以实现的方式，其中「深度学习」属于「机器学习」的分支，是以超过8层的「神经网络」为标志的模型训练方法；
「监督学习」则是从输入数据是否带有标签的角度对「机器学习」进行划分，除此之外还有「无监督学习」和「半监督学习」；
RNN则是「神经网络」的分支，即「循环神经网络」……
那，模型、数据、标签又是什么？
顺着这些「黑话」和它们关联的「黑话」，你会渐渐理解人工智能的能做什么、不能做什么，为什么会出现某些现象（如AlphaGo），以及接下来会发生什么。
还有很重要的一点——
3、抛弃想象
想象宇宙中的其他文明，想象一个由机器控制的社会，想象一个为爱落泪的机器人。想象给了我们无限可能，是人类最宝贵的能力之一，不过我们的世界依然建立在「真实」之上。把「想象」留给艺术，把「真实」留给科学。
What：我们该怎么做？
有了方法论，接下来当然是……获取优质的信息。
1、课程类
经典的系统课程有很多，例如AndrewNg的斯坦福机器学习课程等等，答案里也有很多推荐质量相当高，在此不多做赘述。
除了学院派系统课程，很多媒体或内容平台上也有工业界人工智能专家的「公开课」。这些「公开课」更类似于讲座，有时是对现状的思考、总结，有时会针对人工智能的某一现实痛点展开。如果上一节的「黑话」过关，可以相当轻松的学到不少书本上没有的知识，以及他人的思考沉淀（这部分相当宝贵），很适合对某一领域感兴趣的人研读。
2、机构、学术会议及论文
人工智能领域是高度依赖学术界，并保留有非常强学术传统的领域。
如面向CV领域的视觉与学习青年学者研讨会（Valse），面向NLP领域的中文人工智能学会等，这些学会机构除了定期举办公开讲座，同时会会不定期的发布相关内容。
以及这些学会机构往往也会举办暑期学校等培训课程，质量较高，对细分领域感兴趣不妨了解课程构成后报名学习。
论文也是一个不错的学习途径，知网可以搜索论文购买阅读。
以及人工智能领域是一个高度信息流通的学科，如果英文过关，不妨前往arXiv.org阅读英文论文。
3、媒体及社交媒体
除了学术熏陶，新鲜新闻资讯可以帮助我们了解当下、提供启发。
目前中文领域有不少细分媒体专注人工智能领域，一些科技媒体的人工智能子版块质量也相当不错。
以及不少研究者在微博、微信等社交媒体上也相当活跃，同时知乎也有不少人工智能大V正在活跃，可以根据自己感兴趣的方向进行关注。
4、书籍
「西瓜书」《机器学习》，李航老师的《统计学习方法》，「三驾马车」巨著《深度学习》，都是相当经典的入门书。
太难了看不懂？《图解深度学习》、《科学的极致｜漫谈人工智能》、《Python神经网络编程》这些向科普方向倾斜的书籍也不错哦。
Why：真正的知识都是免费的
说了这么多、推荐了这么多，点赞、收藏对于一个人的自学旅程来说，连开始都算不上。
重要的是去看、去思考、去实践，远比做出一个「我想要」的姿态重要得多。
寻求知识的道路异常艰辛，在此引用汪丁丁教授的一段话作为结尾：
「一流的知识只能免费，这是因为它只吸引少数能够理解它的人。这些人是最可宝贵的……他们投入的理解力和伴随着理解一流知识的艰辛，价值远远超过任何付费知识的市场价格。」
愿我们都有与一流知识相配的美德。