AI入门

鉴于本人也是初学者（大学专业学的虽然是AI但是划水混过来，专业基础不太扎实），所以这里仅仅根据自己的阅读体验参考网络上大多数人的推荐来写一些AI入门的路径。

学科基础

1.数学基础，大学高等数学全部课程，线性代数（重点），概率论，有了这些基础可以吃透大部分AI的数学模型，即使遇到不懂的地方也可以通过这些基础快速学习掌握大部分数学知识。稍微进阶点的，复变函数，数学分析，泛函数分析，博弈论，这些知识可以帮助你理解偏门点的数学模型。
2.计算机知识基础，机组机网操作系统，这几门计算机的核心课程需要掌握。数据结构，这门课需要吃透，并且要结合以实际操作，leecode刷题等来提升对数据结构的敏感度。算法设计与分析，可以帮助更好的理解很多算法细节，需要掌握。分布式与云计算，人工智能是基于数据量的，通过多系统分布式处理的方式才可以更好的处理大量的数据，现实点的东西就是各种云服务，阿里云，华为云等。数据库，mysql，处理巨量数据，这是基础要求。
3.编程基础，不像计算机专业就业要求需要，编程基础要求的语言只有python与java，就我目前接触的来说，绝大多数编程是用python完成的。框架要求的话，tensorflow与pytorch最为主流，熟练掌握一门技术就好。

推荐书籍

  1. 人工智能
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    这本书是我母校上课用书，虽然网上喷的声音很多，但是我还是尊重下我的经历。我认为这本书是中国人工智能的开端，虽然今天来看编写乱，像一本政治书，但正是它的政治特点，可以充分的把我国当年对于人工智能发展的争端表现出来，更好的了解中国人工智能发展历史，对于初学者而言，可以当成一本故事集来看，又或者是当作一本人工智能领域发展技术简介，书中的每一章节都可以衍生出一个独立的学科来研究。

  2. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition) (Pearson Series in Artifical Intelligence)
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    pdf下载：https://zh.ua1lib.org/book/5865710/2157c5
    英文原著，人工智能界的圣经，这本本人尚未通读，只是根据网络评论来说，读完了来补。

  3. 机器学习
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    pdf下载：https://zh.ua1lib.org/book/11891166/7a5c62
    西瓜书，人工智能中文神书，别的不说，讲的深入浅出，很有意思，天花板的存在。值得反复阅读

  4. 深度学习
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    pdf下载：https://zh.ua1lib.org/book/5210646/a2a6ee
    花书，同样的深度学习界的天花板，但是本人没有完全的完成通读，暂不予评论。

  5. 深度学习实战
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    pdf下载：https://zh.ua1lib.org/book/18471555/917e0b

posted @ 2022-03-30 20:04  TIMON123  阅读(897)  评论(2)  编辑  收藏  举报