如何自學(xué)人工智能?

　　零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能，希望能推薦下學(xué)習(xí)路徑。 基礎(chǔ)只有興趣，不要說不可能。 興趣為解決人類智能緣起的問題。

　　知乎用戶回答盛源車

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　　這個問題真的太適合我了!

　　首先簡單介紹個人的背景：本科在澳洲學(xué)的是經(jīng)濟和金融-->碩士在北美學(xué)的計算機-->即將入學(xué)北美top30計算機的PhD項目(方向是機器學(xué)習(xí)/自然語言處理)

　　從經(jīng)濟金融轉(zhuǎn)到計算機科學(xué)，我覺得這個專業(yè)跨度是很大的。我的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)就是普通的微積分，線性代數(shù)，概率統(tǒng)計，外加一下經(jīng)濟里面的計量經(jīng)濟學(xué)。本科學(xué)的也是馬馬虎虎，水水的混過去。

　　我看了很多答案，說要從最基本的微積分，線代，概率統(tǒng)計著手，從讀教科書一步一步開始，穩(wěn)扎穩(wěn)打。我看的時候真的是直搖頭，這種學(xué)習(xí)方式我個人認為完全就是抹殺興趣愛好，學(xué)的時候沒有任何反饋信息來激勵自己。我覺得正確的方式是直接入手學(xué)習(xí)人工智能目前最前沿的深度學(xué)習(xí)(deep learning)， 從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始著手，遇到什么不懂的，需要用到的再回頭去補這一部分的知識。教科書的作用在我看來是工具書，你可以去翻，但你別自己騙自己(什么都不懂的情況下)能從頭到尾讀完。

　　我的基礎(chǔ)背景：

　　數(shù)學(xué)：會基本的微積分，線性代數(shù)，統(tǒng)計和概率。但都沒有說學(xué)的很扎實，學(xué)了也都忘了，平時都不怎么用得到。

　　計算機：算法一無所知，計算機系統(tǒng)那是完全不懂。

　　接下來我會列出我自學(xué)人工智能的學(xué)習(xí)路徑和時間線：

　　2017-11-12: 下定決心自學(xué)深度學(xué)習(xí)，在網(wǎng)上開始自學(xué)網(wǎng)課(優(yōu)達城的深度學(xué)習(xí)微學(xué)位)。同時課堂里選修了“算法”。

　　2017-11-20: 跟著課程，寫出了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型做自行車租借量的預(yù)測。