机器学习是AI最常用、最主要的分支，我们现在讨论的各种AI应用，基本上是属于机器学习（machine learning）的范畴。从某种意义上来说，我们要学AI，也就是要学机器学习。我之前结束了吴恩达的机器学习课程，也拿到了coursera平台的机器学习证书，掌握了机器学习最常用的几种算法，已经完成了机器学习的入门阶段，现在把我的经验分享给大家，希望对有志于学习AI的同学有帮助。
学习AI的最大困难是什么？有人说是数学功底差，毕竟离开大学那么多年了，一看到一大堆公式就头晕眼花。我不否认数学越好帮助越大，但是初期AI入门真的不需要那么高深的数学功底，需要一些线性代数中矩阵运算的知识、需要一些基本的概率知识、需要高数中微积分求导的知识，这些都是我们随便翻翻书就能回忆起来的基础知识。也许后续深入AI还需要更多的数学知识，但根据工作的需要有针对性的学习就行了。说到这里不由得想起我走的一段弯路，在学习AI之前，一位同事好心地提醒我：就你这数学功底，能学好AI吗？我被这话吓住了，于是决定恶补一下数学知识，买来了同济大学的《工程数学：线性代数（第6版）》，买来了浙江大学的《概率论与数理统计（第4版）》，又买了同济大学的《高等数学（第七版）》，然后周末花了大量时间啃教科书。但等我真正开始AI的时候才发现，其实入门阶段真的不需要那么多数学知识，初期分配那么多时间看数学教材，其实不是最佳的时间分配思路。哪些认为数学差就学不了AI的，基本上是自己吓自己。
既然数学基础不是学习AI的最大阻碍，那么什么才是？我认为是时间！时间！时间！我们平时工作已经很忙了，经常加班到深夜。好不容易熬到周末，说不定还要抽出一天来加班。然后剩下的时间做做家务、陪陪老婆孩子。即使夜深人静的时候，还要想着是不是打两盘王者荣耀、刷刷抖音。在这种紧张的时间安排下，如何抽出时间静下心来学习AI？本身AI入门学习就需要大量的时间，记得为了完成一个神经网络的课后作业，我就思考了一整天的时间。所以要想学好AI，要做好破釜沉舟、背水一战的准备。不然在学习的过程中，你会不停的质疑自己：我都那么忙了，再抽空学习AI是否值得？万一没学会岂不是竹篮打水一场空？对我个人来说，为了学习AI，我首先把我玩了多年的魔兽世界放弃了，这样工作日晚上和周末就能有一部分时间学习。即使陪老婆孩子逛商场，我也会带上一个机器学习的书，他们逛，我就坐下来看书。工作中高效专注完成手头工作，也能挤出一些学习时间。
解决了时间和决心的问题，剩下的就是如何学习的一些小窍门了。我始终认为视频教程比闷头看书更好一点。视频教程的生动直观，再加上名师指导，让我们学习有事半功倍的效果。当然最好的方式是视频教程和书本学习相结合，互相印证之下，能更好地解答单渠道学习的困惑。关于视频教程，现在网络产品线推荐的是coursera平台的机器学习课程，由大牛吴恩达主讲，由表及里、深入浅出，把复杂的算法化繁为简；每周课程之后还有编程作业锻炼动手能力，十分适合初学者学习。而且费用低廉，只需要400CNY。不方便的地方是观看视频需要有VPN加速软件。另外，强烈不推荐我司引进的北大计算机学院AI课程--主讲人的如万年寒冰不化的面容，没有一丝感情波澜的音调，一字不变地对着胶片内容念诵，看了几个小时，终于成功地把我看吐了。原来世界上真有那么难看的视频教程啊。
下面我列举一下学习AI常用的资源，供大家参考：
注：深度学习是机器学习的重要分支。
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