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初學(xué)者如何從零學(xué)習(xí)人工智能?看完你就懂了

 樟榆詩詞 2016-11-02

此文是想要進(jìn)入人工智能這個領(lǐng)域、但不知道從哪里開始的初學(xué)者最佳的學(xué)習(xí)資源列表。原文是 Ray Alez編寫的“Artificial Intelligence resources”,簡單翻譯后供大家參考。

一、機器學(xué)習(xí)

有關(guān)機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最佳介紹,請觀看Coursera的Andrew Ng機器學(xué)習(xí)課程。 它解釋了基本概念,并讓你很好地理解最重要的算法。

這些不錯的資源你可能也感興趣:

  1. Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 課程)

  2. Tom Mitchell 在卡梅隆大學(xué)教授的 Another course on ML(另一門ML課程)

  3. YouTube上的機器學(xué)習(xí)教程 mathematicalmonk

二、深度學(xué)習(xí)

關(guān)于深度學(xué)習(xí)的最佳介紹,我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不會深入到困難的數(shù)學(xué),也沒有一個超長列表的先決條件,而是描述了一個簡單的方法開始DL,解釋如何快速開始構(gòu)建并學(xué)習(xí)實踐上的一切。它解釋了最先進(jìn)的工具(Keras,TensorFlow),并帶你通過幾個實際項目,解釋如何在所有最好的DL應(yīng)用程序中實現(xiàn)最先進(jìn)的結(jié)果。

之后,為了更深入地了解,這里還有一些有趣的資源:

三、人工智能

“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” (人工智能:現(xiàn)代方法) 是關(guān)于“守舊派” AI最好的一本書籍。這本書總體概述了人工智能領(lǐng)域,并解釋了你需要了解的所有基本概念。

來自加州大學(xué)伯克利分校的 Artificial Intelligence course(人工智能課程)是一系列優(yōu)秀的視頻講座,通過一種非常有趣的實踐項目(訓(xùn)練AI玩Pacman游戲 )來解釋基本知識。我推薦在視頻的同時可以一起閱讀AIMA,因為它是基于這本書,并從不同的角度解釋了很多類似的概念,使他們更容易理解。它的講解相對較深,對初學(xué)者來說是非常不錯的資源。

大腦如何工作

如果你對人工智能感興趣,你可能很想知道人的大腦是怎么工作的,下面的幾本書會通過直觀有趣的方式來解釋最好的現(xiàn)代理論。

我建議通過這兩本書入門,它們能很好地向你解釋大腦工作的一般理論。

其他資源:

四、數(shù)學(xué)

以下是你開始學(xué)習(xí)AI需要了解的非常基本的數(shù)學(xué)概念:

微積分學(xué)

  1. Khan Academy Calculus videos(可汗學(xué)院微積分視頻)

  2. MIT lectures on Multivariable Calculus(MIT關(guān)于多變量微積分的講座)

線性代數(shù)

  1. Khan Academy Linear Algebra videos(可汗學(xué)院線性代數(shù)視頻)

  2. MIT linear algebra videosby Gilbert Strang(Gilbert Strang的MIT線性代數(shù)視頻)

  3. Coding the Matrix(編碼矩陣) - 布朗大學(xué)線程代數(shù)CS課程

概率和統(tǒng)計

  1. 可汗學(xué)院 Probability概率)與Statistics統(tǒng)計)視頻

  2. edx probability course(edx概率課程)

五、計算機科學(xué)

要掌握AI,你要熟悉計算機科學(xué)和編程。

如果你剛剛開始,我建議閱讀 Dive Into Python 3(深入Python 3)這本書,你在Python編程中所需要的大部分知識都會提到。

要更深入地了解計算機編程的本質(zhì) - 看這個經(jīng)典的 MIT courseMIT課程)。這是一門關(guān)于lisp和計算機科學(xué)的基礎(chǔ)的課程,基于CS-結(jié)構(gòu)和計算機程序的解釋中最有影響力的書之一。

六、其他資源

  1. Metacademy- 是你知識的“包管理器”。 你可以使用這個偉大的工具來了解你需要學(xué)習(xí)不同的ML主題的所有先決條件。

  2. kaggle- 機器學(xué)習(xí)平臺

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