AI，也就是人工智能如今可火！好多人想问究竟从哪里开始学AI。这是特别值得我们认真探究一番的事情！😎
做好基础知识储备
要学AI，那得从一些基础开始搞起。
数学知识非常必要线性代数里有矩阵、向量这些内容，像在机器学习算法里边常会碰到用它们来表达数据和进行运算。通过线性变换实现特征之间的转换这种操作就会频繁用到。学AI少不了研究数据分布，那概率论与数理统计的重要性就凸显了。了解正态分布、概率密度函数等对于处理模型参数以及理解预测结果都是大有帮助的。至于微积分，比如说牛顿-莱布尼茨公式就和深度学习里的梯度计算有联系，从而实现对参数的优化调整。
1. 编程语言选择
Python是首选！它属于高级编程语言，语法简明，有丰富多样的库。就像在搭建AI项目当中，使用TensorFlow、PyTorch等这些流行的深度学习框架编程时，代码简洁易懂。例如要实现简单的图像分类，相对比较便捷。
Java也有一定地位，Java以面向对象这个特征著称，大型系统开发里很合适。有些企业的AI系统需要稳定高效，Java编写就比较可靠。还有R语言，在数据分析上很强劲，有专门的统计分析包支撑。
找对学习途径
选择合适方法非常重要的！第一，可以去找优质线上课程。大型慕课平台上有许多AI相关课程，它会系统深入教授理论知识，还辅以大量案例方便我们学习理解。线上还有一些知名大学教授录制的，比如，斯坦福大学相关深度学习课程提供了很丰富专业资料。线下就是一些培训机构的短训班，可以进行专项技能的集中学习，而且还可以与老师面对面交流。有些培训机构还推荐实习工作，这可对以后职场很有助力。
2. 如何找学习资料
教科书的内容比较全面深入！像《人工智能——一种现代的方法》，能全面系统性地认知AI的不同分支领域知识及其基本原理。
平时在网上可以关注一些开发者社区、AI技术论坛。有技术大神喜欢在上面发表各种观点文章。比如说知名计算机领域的论坛有很多论文解析版资料供大家免费查阅浏览。再有就是知名期刊，定期会发布最新技术和研究趋势报告，平时订阅一下也能获得许多前沿消息。
动手实战训练
只有亲自试试看才能更加深入地理解知识并掌握能力。搭建AI小项目是个很好办法。挑选从简单入手开始，图像识别方面比如可以制作一个简易猫和狗的辨别项目。这样从收集数据，标注数据，到模型训练和优化这个完整流程都可亲自实操演练。还可以参与开源项目，不少国内外开源团队构建一些通用的模型大家可以在这过程当中，查看源码并在原有模型上进行功能的扩展等方式互相学习和讨论进步。
3. 加入社群
加入圈子非常有帮助！参加线下交流会、研讨会和一些相关峰会活动，这些通常会邀请业界内专家人士进行专题分享。有些时候还有专门的小组实战项目练习赛等。线上则可加入微信群、QQ群等互动团体。大家讨论最新研究成果啥的也可以进行互相资料分享和答疑。还有学术科研讨论组可以让我们接触到高校前沿科研人员和他们进行线上讨论以及学术话题探讨。这些既提供大量高质量资源还拓展社交人脉圈并能激发我们新思路。
疑问解答、对比总结
很多人问非得读AI相关专业才可以吗？那其实不是必须，像刚才所讲，自学也能实现，掌握基础知识，使用有效途径，在实战中提升能力，依旧能学好学通。
问题又来了，初学者要急着上难度高的算法不？不需要。初学者应该先把握基础知识和经典算法后，逐渐去了解复杂内容。比如先吃透决策树，再考虑去深究深度强化学习那些较深算法模型。究竟Python学得多精通才可以搞AI？语言学习是个逐步进步的过程。掌握基础语法后，在实际项目能继续深化运用，关键就是实际中多敲代码多提高。线上线下怎样选学习？线上自由灵活，能多次回看。而线下互动性强，有问题能立马解决。依据个人的时间和需求进行灵活调配即可。
依个人看法，学AI开头可能要遇到好多问题。但只要找准起步的点，建立长期学习的好习惯，经过知识的慢慢积累和更多实践锻炼，逐渐达到掌握这一目标是可行的和值得努力的。到时候再面对人工智能领域这些技术就可以从容应对。
