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Python人工智能学习需要多长时间
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随着人工智能时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的首选编程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右，时间在4-6个左右。可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。
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& 初学者如何从零学习人工智能？看完你就懂了
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。
一、机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的。 它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“”。
“”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
Perer Norvig 的（ML Udacity 课程）
Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 （另一门ML课程）
YouTube上的机器学习教程
二、深度学习
关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是 。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个，还有Sephen Welch的。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
Geoffrey Hinton 的coursera 课程“。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。
MIT （深度学习）一书。
（斯坦福的 UFLDL 教程）
Michael Nielsen 的 （神经网络和深度学习）一书
Simon O. Haykin 的 （神经网络和机器学习）一书
三、人工智能
“” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的 （人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
Jeff Hawkins 的 （）
我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
Ray Kurzweil的
（如何创建一个头脑Ray Kurzweil） ().
（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 – 我还在读它。
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
（可汗学院微积分视频）
MIT lectures on （MIT关于多变量微积分的讲座）
（可汗学院线性代数视频）
by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）
（编码矩阵） – 布朗大学线程代数CS课程
概率和统计
可汗学院 （概率）与 （统计）视频
（edx概率课程）
五、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读
（深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的
（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于
-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
六、其他资源
– 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。
– 机器学习平台学习AI人工智能需要哪些必备的数学基础？
王天一教授
原标题：学习人工智能需要哪些必备的数学基础？
学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？来听听大牛的意见：
本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的&人工智能基础课&。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论： 如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了?种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
最优化理论： 如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用&信息熵&的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰&麦卡锡、赫伯特&西蒙、马文&闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让&具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。&通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向&认知的本质是计算&这一人工智能的基本理念提出挑战。
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