AI領(lǐng)域簡介及其學(xué)習(xí)方法和路線的分析與具體的八個階段學(xué)習(xí)介紹

　　眼下，人工智能已經(jīng)成為越來越火的一個方向。普通工程師，如何轉(zhuǎn)向人工智能方向，是知乎上的一個問題。本文是對此問題的一個回答的歸檔版。相比原回答內(nèi)容上有所增加。

　　一、 目的

　　本文的目的是給出一個簡單的，平滑的，易于實現(xiàn)的學(xué)習(xí)方法，幫助 “普通” 工程師踏入AI領(lǐng)域這個門。這里，我對普通工程師的定義是：擁有大學(xué)本科知識;平時工作較忙;自己能獲取的數(shù)據(jù)有限。因此，本文更像是一篇 “from the scratch” 的AI入門教程。

　　二、 AI領(lǐng)域簡介

　　AI，也就是人工智能，并不僅僅包括機器學(xué)習(xí)。曾經(jīng)，符號與邏輯被認為是人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵，而如今則是基于統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)占據(jù)了主導(dǎo)地位。最近火熱的深度學(xué)習(xí)正是機器學(xué)習(xí)中的一個子項。目前可以說，學(xué)習(xí)AI主要的是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)。

　　但是，人工智能并不等同于機器學(xué)習(xí)，這點在進入這個領(lǐng)域時一定要認識清楚。關(guān)于AI領(lǐng)域的發(fā)展歷史介紹推薦看周老師寫的《機器學(xué)習(xí)簡介》。下面一個問題是：AI的門好跨么？其實很不好跨。我們以機器學(xué)習(xí)為例。

　　在學(xué)習(xí)過程中，你會面對大量復(fù)雜的公式，在實際項目中會面對數(shù)據(jù)的缺乏，以及艱辛的調(diào)參等。如果僅僅是因為覺得這個方向未來會“火”的話，那么這些困難會容易讓人放棄?？紤]到普通工程師的特點，而要學(xué)習(xí)如此困難的學(xué)科，是否就是沒有門路的？答案是否定的。只要制定合適的學(xué)習(xí)方法即可。

　　三、 學(xué)習(xí)方法

　　學(xué)習(xí)方法的設(shè)定簡單說就是回答以下幾個問題：我要學(xué)的是什么？我怎樣學(xué)習(xí)？我如何去學(xué)習(xí)？這三個問題概括說就是：學(xué)習(xí)目標(biāo)，學(xué)習(xí)方針與學(xué)習(xí)計劃。學(xué)習(xí)目 標(biāo)比較清楚，就是踏入AI領(lǐng)域這個門。這個目標(biāo)不大，因此實現(xiàn)起來也較為容易。“過大的目標(biāo)時就是為了你日后放棄它時找到了足夠的理由”。

　　學(xué)習(xí)方針可以總結(jié)為 “興趣為先，踐學(xué)結(jié)合”。簡單說就是先培養(yǎng)興趣，然后學(xué)習(xí)中把實踐穿插進來，螺旋式提高。這種方式學(xué)習(xí)效果好，而且不容易讓人放棄。有了學(xué)習(xí)方針以后，就可以制定學(xué)習(xí)計劃，也稱為學(xué)習(xí)路線。下面就是學(xué)習(xí)路線的介紹。

　　四、 學(xué)習(xí)路線

　　我推薦的學(xué)習(xí)路線是這樣的，如下圖：

　　圖1 AI領(lǐng)域?qū)W習(xí)路線圖

　　這個學(xué)習(xí)路線是這樣設(shè)計的：首先了解這個領(lǐng)域，建立起全面的視野，培養(yǎng)起充足的興趣，然后開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，這里選擇一門由淺入深的課程來學(xué)習(xí)， 課程最好有足夠的實驗?zāi)軌蜻M行實戰(zhàn)。基礎(chǔ)打下后，對機器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了充足的了解，可以用機器學(xué)習(xí)來解決一個實際的問題。