ai自学免费教程(ai零基础入门教程)

您好,今天小爱来为大家解答以上的问题。ai自学免费教程相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

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1、数学知识我想在大多数学校里，数学都是理工科学生的必修课，微积分、线性代数、概率论与数理统计，这些都比较基础实用，我觉得这个数学基础对入门人工智能足够了，人工智能应用数学最多的也就是求导、矩阵的运算和分解、概率的统计与分析。

2、编程能力工欲善其事、必先利其器，人工智能方向编程语言使用最多的应该就是Python了，在很多学校理工科学生应该都会必修一门编程课，有的是C，有的是C++，就算这些都没用过，也应该对Matlab了解一些，我觉得有一些编程基础入门Python算是比较简单的，网上资源很多，社区支持也很强大。

3、机器学习我这里所说的机器学习是广义上的机器学习，涵盖深度学习。

4、无论是做传统的机器学习回归和分类，还是做深度学习，无论是做计算机视觉，还是做自然语言处理，都离不开机器学习，后面我会介绍一些我认为比较好的学习资源，对于机器学习，我划分为两个方面：(1) 框架层面；(2) 理论层面。

5、人工智能专业对学生的文化课（微积分，高数和python编程方面）有一定的要求，如果没有学习基础的话学起来是很吃力的，我个人建议还是报班学习比较好！若要自学：我建议自己准备一本与人工智能python编程有关的书，或上网查资料，有很多比如像CSDN，尚学堂、等，尚学堂里面都有免费的学习视频和资料。

6、在尚学堂可以提前试学哦！第一步：复习线性代数。

7、懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；第二步：入门机器学习算法。

8、还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标->数学推演->伪代码）。

9、这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。

10、第三步：尝试用代码实现算法。

11、依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。

12、这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。

13、第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。

14、还是因为比较懒，搜到了CS231n Winter 2016 - YouTube ，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。