“任何人都可以編碼”，我知道這句話聽起來很陳詞濫調(diào)，所以讓我再給你一個(gè) “任何人都可以學(xué)習(xí)AI”。好吧，除非您不是博士學(xué)位或瘋狂的科學(xué)家，否則這聽起來是令人難以置信的。但是請相信我，無論您是程序員還是非程序員，在本文結(jié)尾處，您都將了解按順序?qū)W習(xí)AI的途徑和最佳資源。在開始之前，我只想弄清楚AI是一個(gè)廣闊的領(lǐng)域，它本身包括諸如機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，自然語言處理等子領(lǐng)域。老實(shí)說，人工智能就像海洋，其子領(lǐng)域就像海洋里的生物，因此除非您要學(xué)的是超人類人工智能，如果要學(xué)習(xí)日常人工智能也是有可能的。因此，在進(jìn)行了足夠多交談之后，我們開始。

　　1.這是CS50(哈佛大學(xué))

如果您是對編程完全陌生的非程序員，或者認(rèn)為編程很難或不適合您的人，那么本課程是最好的起點(diǎn)。它將涵蓋編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)知識或核心內(nèi)容。該課程由大衛(wèi)·馬蘭教授(David J. Malan)教授，他本質(zhì)上具有超強(qiáng)的活力和活力。如果您沒有時(shí)間觀看整個(gè)課程，那么至少要觀看第一堂課。如果您已經(jīng)了解編程的基礎(chǔ)知識，則可以跳過本課程。

　　2.Python編程課程(freeCodeCamp)

在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的編程方面，Python是您大多數(shù)時(shí)候都會聽到的語言，我的意思是它是增長最快的編程語言之一，擁有大量專門用于該領(lǐng)域的庫，這將使從長遠(yuǎn)來看，您的生活會更輕松。關(guān)于Python最好的部分是，它非常簡單。

上面的課程為4?小時(shí)，涵蓋了安裝，變量，字符串，列表，元組，函數(shù)，面向?qū)ο蟮木幊谈拍畹戎黝}。順便說一句，這門課程實(shí)際上是實(shí)用的。如果您已經(jīng)了解Python編程，則可以跳過本課程。

　　3.所有人的人工智能(Coursera)

現(xiàn)在，這是您的AI旅程真正開始的部分。該課程本質(zhì)上是理論性的，由整個(gè)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)中最著名的人Andrew Ng教授教授。我的意思是說，任何在AI領(lǐng)域有一定知識的人都最了解他。關(guān)于本課程的最好之處在于，它簡短，簡潔，有趣，并且通常對具有或不具有有關(guān)AI或編程知識的任何人都可以理解。

這門課程很好地回答了一些常見但有趣的問題，例如：

(1)什么是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)？

(2)是什么讓AI公司成立？

(3)機(jī)器學(xué)習(xí)可以或不能做什么？

(4)如何選擇機(jī)器學(xué)習(xí)或AI項(xiàng)目？

(5)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的工作流程是什么？

(6)歧視/偏見，對AI的對抗性攻擊；

(7)人工智能和工作等等;還有很多，這里就不一一舉例說明了。

學(xué)習(xí)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)最容易想到的重要問題之一是：

我們應(yīng)該深入了解算法的內(nèi)部工作還是應(yīng)該在現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)平臺的幫助下通過實(shí)施來膚淺地學(xué)習(xí)算法

例如：我應(yīng)該從頭開始實(shí)施人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(流行的深度學(xué)習(xí)算法之一)還是使用Tensorflow或Pytorch之類的現(xiàn)有平臺。

我建議您在使用任何外部庫實(shí)施所有算法之前，先學(xué)習(xí)所有算法的內(nèi)部工作原理，但最終由您決定。

　　4.斯坦福大學(xué)(庫塞拉)提供的機(jī)器學(xué)習(xí)

這是其中最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)課程之一，由吳安德教授教授。在撰寫本文時(shí)，已有310萬人參加了該課程。

這門課程最好的部分是，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中最深入的課程之一，它敢于教授算法的內(nèi)部工作原理及其背后的數(shù)學(xué)知識。

本課程使用Octave / Matlab對算法進(jìn)行編碼，但是我強(qiáng)烈建議您使用Python編碼這些算法，因?yàn)檫@是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

　　5.機(jī)器學(xué)習(xí)教程(代碼基礎(chǔ))

因此，在上一門課程中從頭開始實(shí)施這些算法后，或者您不熟悉與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識之后，這就是適合您的課程。

這是YouTube上最好，最被低估的課程。關(guān)于本課程的最佳部分是易于理解的解釋。在本課程中，使用numpy，pandas，matplotlib和sklearn之類的庫來實(shí)現(xiàn)和可視化各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。使用上述外部庫，您可以在幾行代碼中輕松實(shí)現(xiàn)這些算法。

除了涵蓋所有標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(例如線性回歸，邏輯回歸，決策樹，隨機(jī)森林，支持向量機(jī)(SVM)，K均值聚類和樸素貝葉斯算法)之外，它還涵蓋了諸如梯度下降，保存模型，虛擬變量和一種熱編碼等

因此，在您熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)之后，現(xiàn)在該學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)了，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)算法是一種驅(qū)動Netflix，Amazon，YouTube和眾多大型公司，初創(chuàng)公司的推薦和個(gè)性化系統(tǒng)的算法。

　　6.深度學(xué)習(xí)專業(yè)(Coursera)

這是Coursera的專業(yè)課程，由吳安德教授教授，包括5門課程。

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

(2)改善深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)整，正則化和優(yōu)化

(3)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

(4)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

(5)序列模型

關(guān)于此專業(yè)的最好的部分是其深入的材料，這些講座涵蓋了有關(guān)算法和技術(shù)的技術(shù)和數(shù)學(xué)部分。Python用于編碼這些算法。

Tensorflow和Pytorch是開源的深度學(xué)習(xí)框架，在AI的整個(gè)領(lǐng)域中占主導(dǎo)地位。Tensorflow得到了Google的支持，而Pytorch得到了Facebook的支持。

基于流行度和下載量，Tensorflow占據(jù)上風(fēng)，但在AI研究社區(qū)中，他們強(qiáng)烈支持Pytorch。因此，取決于您要選擇哪個(gè)框架或平臺。我建議嘗試將它們都嘗試一下，看看哪種最適合您。

　　7.實(shí)踐專業(yè)化中的Tensorflow(Coursera)

像Coursera上的其他專業(yè)課程一樣，它包含4個(gè)課程。

(1)TensorFlow的人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)簡介

(2)TensorFlow中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

(3)TensorFlow中的自然語言處理

(4)序列，時(shí)間序列和預(yù)測

這些課程易于掌握，本質(zhì)上非常實(shí)用。由Google的AI倡導(dǎo)者Laurence Moroney講授。在這里，您將使用Tensorflow構(gòu)建實(shí)際的應(yīng)用程序。

8.Pytorch教程(Pytorch官方網(wǎng)站)

如果您想學(xué)習(xí)Pytorch框架，那么沒有比這更好的地方了，那就是擁有自己的網(wǎng)站。他們的教程分為幾個(gè)小部分，涵蓋了Pytorch的大部分基本部分以及如何使用它來實(shí)現(xiàn)不同的深度學(xué)習(xí)模塊。

老實(shí)說，完成上述所有課程將花費(fèi)大量時(shí)間，因此這取決于您和您的需求。最后，我只想說：“ 任何人都可以學(xué)習(xí)AI，每個(gè)人都應(yīng)該學(xué)習(xí)AI， 因?yàn)锳I是下一次工業(yè)革命。”想了解更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。