西安有名的人工智能工程师培训机构今日推荐

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人工智能学习较佳途径：

1、寻找一些0元的书籍

寻找一些0元的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(系统、深度和广度搜索、知识表示等)，而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。

对于那些对深度学习感兴趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。此外，可以看看《Logic For Computer Science》这本0元书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。

2、熟悉Python，数学知识

步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，Python或者R语言都可以，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习Python语言，因为Python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把Python基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样自定义函数等;

第二步：你需要补习数学知识，你是基础差的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵活运用创造新的算法模型。

3、机器学习

有关机器学习领域的较佳介绍，请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。 它解释了基本概念，并让你很好地理解较重要的算法。

(1)有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。

(2)“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。

这些不错的资源你可能也感兴趣:

(1)Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 课程)

(2)Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML(另一门ML课程)

(3)YouTube上的机器学习教程 mathematicalmonk

4、计算机科学

要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。

如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 (深入Python 3)这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。

要更深入地了解计算机编程的本质 - 看这个经典的 MIT course (MIT课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中较有影响力的书之一。