学习AI人工智能，你必须要知道的4件事！
进入AI的世界之前
人工智能学习者的数量一直在迅速增长。我记得2年前，我一直在寻找关于“如何开始学习人工智能”的完美文章或博客。现在你可以在网上找到大量的帖子和文章描述指导该如何学习。人工智能是一个非常大的命题，而且学习人工智能需要你有持之以恒的精力以及花费大量的时间。
由于它涵盖了很多子领域，并且这些都是你需要重点关注的要点，因此在正式学习AI之前，你必须要知道下面的四件事：
一、具备一定的数学功底
人工智能实际上有部分是对数学学科的综合应用，但不用担心，我们不必考取一个专业数学学位。也许你可以先不用深究算法涉及的的微积分，统计线性代数和概率论这些数据知识，只要了解回归、聚类、神经网络、决策树这些算法各自的应用场景后，再调用业界一些成熟、封装好的算法去训练模型，也能快速实施一些人工智能场景的应用项目
但是， 你永远不会理解代码背后的理论； 当你做的模型越来越复杂，甚至需要定制化的时候，你会觉得越来越艰难。因此，最好的方式是：建立自己的数学基础体系
我理解，特别是对于来自非技术背景的人来说，数学相当令人生畏。我想起当年数学老师的一句话，这是我在上学期间为数学苦苦挣扎时给我的说的：“你的数学底子不差，只是因为你懒”，所以问题就是我太懒了，原来如此。当然，这句话并没有帮助我在数学上排名第一，但是我开始意识到我自己思想上一个问题：“我根本没有学习数学的天份，我永远都不可能学好数学的”。
如果仍然令人生畏，那就只有一个办法：做AI缺什么补什么！
你只需要明白的是，想要在AI领域做深入，数学是绕不过去的，当遇到问题的时候，不要担心，不要找理由，勇敢一点，尝试去理解数学，也许理解后你发现数学其实也没你想象中的那么难！
二、不需要精通Python
精通Python需要时间，耐心和实践。但是，你的目标是学习AI，而Python只是你完成AI学习的一个工具而已，我想你肯定也不希望每天花大量的时间去练习和编写代码只是为了熟悉python的用法
如果你是个编程新手，Python一定是一个最佳的选择。但是，切忌不要纠结于python的语法中无法自拨，这就好比你学习英语而花费大部分时间记忆单词，但是却从来不把单词放在具体的语言场景句子中理解一样，这样学完我们肯定会忘记了，而只记得那些零碎的单词字母。
所以，最好的实践是，只需对python各个概念和基础代码有些了解，写点简单的代码，然后立刻开始执行你的ML项目，你会通过问题不断的回头翻阅那些python教程不断完善你的python知识
这里我推荐我用到的，只推荐两个，多了烦：
我必须要强调的是，你应该只花最少的时间在基本语法上。你越快地从事项目工作，就会学得越快。以后遇到问题时，你始终都可以回过头来，带着问题去参考上面的语法以及知识点；理想情况下，你应该只在此阶段花费几周，而且绝对不要超过一个月。
三、知道AI有很多子领域
这是学习AI的最糟糕的事情：AI涉及很多的领域和及子领域，并且需要投入大量的时间来分析和学习。因此，理解你最感兴趣、最让你兴奋的领域，并深耕这个领域。大体领域划分如下：
一、人工智能
人工智能(AI)使机器可以从经验中学习，适应新的输入并执行类似人的任务。
您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。
使用这些技术，可以训练计算机通过处理大量数据并识别数据中的模式来完成特定任务。
二、机器学习
机器学习是一种自动化分析模型构建的数据分析方法。它是人工智能的一个分支，其基础是系统可以从数据中学习，识别模式并在最少的人工干预下做出决策。
人工智能(AI)是模仿人类能力的广泛科学，而机器学习是AI的特定子集，可以训练机器学习方法。
三、深度学习
深度学习是机器学习的一种类型，它训练计算机执行类似于人类的任务，例如识别语音，识别图像或进行预测。
深度学习不是组织数据来运行预定义的公式，而是设置有关数据的基本参数，并通过使用多层处理识别模式来训练计算机自行学习。
四、自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支，可以帮助计算机理解，解释和操纵人类语言。
NLP帮助计算机以他们自己的语言与人类进行交流，从而使计算机可以阅读文本，听取语音，解释语音，测量情感并确定重要的部分。
五、计算机视觉
计算机视觉是人工智能的一个领域，可训练计算机解释和理解视觉世界。借助摄像机和视频中的数字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类对象，然后对它们“看到的”做出反应。
从识别人脸到处理足球比赛的实况，计算机视觉在许多领域都可以与人类视觉相匹敌并超越人类、
原文来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/91264300
四、清楚你学AI的目的
学习人工智能的目的是什么？如果您想创建一个机器人，那么你肯定必须具有视觉和自然语言处理（NLP）方面的知识。或者，如果你只想要一个程序，这个程序能够比其他程序更智能地回复你的电子邮件或消息，请掌握NLP。
切记！不要一遍又一遍地从NLP切换到计算机视觉。人的精力有限，一定要明确你学习AI的目的并专注。当然，你可以同时学习两者，这将花费更多时间。
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