先聊聊什么是人工智能
人工智能是对数据的分析和挖掘，然后实现两大目标：
- 预测：例如对明天股价的涨跌进行预测(量化交易)
- 分类：对图片里的所有人脸给识别出来(机器视觉)
整个的学习路径如下：
- python等相关基础--->初阶：机器学习--->中阶：框架应用--->高阶：场景应用
下面将对初学者一一介绍如何学习和附赠学习资料
1.python等相关基础
现在万物皆AI。python,Java,matlab等编程语言全都可以用于进行学习人工智能，但是鉴于python简单易学，又有大量的开源代码，所以风口上的python已经排在编程语言排行榜第三的位置，学习人工智能的最佳编程语言，需要掌握的技能如下：
- python语法基础：打怪之前你得知道你的武器怎么使用
- python的相关数学库的使用：对应的天赋值numpy,pandas,matplotlib,seaborn等库的学习
- Linux基础：未来工作，大部分玩家都在这个副本里玩
- 数据结构和算法基础：这是去大厂必刷的副本
- 数学基础：人工智能的科班专业不是计算机相关专业，而是概率统计相关的数学专业，跳过这一副本对打怪没有问题，但是决定了你的天花板
其实，学完以上内容，找一个数据分析的工作完全可以了，曲线救国，再转入数据挖掘的工作
2.初阶：机器学习
首先，机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。例如，通过编程你告诉电脑一个地方距市中心多远，人口多少，它会告诉你这个地方的房价大概多少，当然前提你也得告诉电脑其它地方距市中心距离，人口数量，让它用于自我学习。那么它学习的方法我么们便称为算法，常用的机器学习算法如下：
- K近邻算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机（SVM）
- 决策树和随机森林
学完以上基础算法，简单的预测分类的应用完全没问题，更多的应用可以在Kaggle和Github上学习，Kaggle上完成机器学习项能拿到丰厚的奖金，刷题，攒经验必去之地
3.中阶：框架应用
对于大量的数据集，python因为是封装的语言，处理太慢，所以引出一些框架，如Tensorflow
- 神经网络：是机器学习的一个特例
- 深度学习：又是神经网络的一个特例
- 不断发展还有强化学习，迁移学习等等
4.高阶：场景应用
在预测和分类的技能掌握下，人工智能在各个场景进行应用，需要分门别类的学习：
- 推荐系统：推送用户喜欢的内容和对应的广告
- 机器视觉：对图像进行处理，例如无人驾驶，刷脸支付
- 自然语言处理：对文字进行情感分析，例如豆瓣评论对电影的看法，好感度分析
- 量化交易：金融领域的人工智能场景，预测股票等的变化
相关资料分享
- 人工智能课程总链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1ckwl9K-RdGf10rJ0dSGpGg 提取码：nfof
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- 觉得太慢可以看书来学习，天下武功唯快不破
（建议珍藏）电子书资源（不断更新中）链接永久有效 - 想系统的学习python可以看下文
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