普通人如何正确学习人工智能？
前言：
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人工智能包括：機器學習、深度學習、數據科學、自然語言處理。
學習時建議先從簡單的開始。如果從最難的部分開始的話，很有可能你會氣餒，會放棄，所以，不如在學習過程中制定一些小小的可實現的目標，讓自己充滿動力。
下面我就來分享一下我個人的學習經歷，主要分為六步：
1、選擇一種編程語言
首先，你得學會一種編程語言。雖然編程語言的選擇有很多種，但大部分人都會選擇從Python開始，因為Python的庫更適用于機器學習。
“Python是一個不錯的選擇”，它扮演著科學計算和數據分析的重要角色（擁有如Numpy和SciPy這樣的庫），同時針對不同的算法，有豐富的庫支撐。
2、學習代數、微積分、概率統計學的基礎知識
如果你想了解機器學習更深層次的東西，學習這些知識是必不可少的，且會讓你獲益匪淺。同時我們可以利用Python科學數據庫如Numpy&SciPy的優勢。在學習不同的算法時，你需要將數據可視化，并學會利用在算法中用到的代數、微積分等概念屬性。
3、學習Python庫
機器學習庫中已經寫好了無數個Python庫。你就挨個學習吧。在Python中，可以先從SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy開始學習，這些對你寫機器學習算法都將十分有用。
其實，這也是學習人工智能的第一步。
4、Andrew-Ng課程
強烈推薦Andrew-NG的免費課程，了解機器學習的概念及算法理論。
學習完他的課程以后，你對人工智能現象就會有一些了解了。
5、學習Scikit-Learn庫
最強大的API之一，擁有各種算法功能強大的數據編碼器（Algorithms Powerful Data Encoders）
強烈推薦你看看這本書——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 機器學習》第2版，作者Sebastian Raschka。
“我剛開始學習人工智能時就讀了這本書。讀完本書，你就會了解如何實現機器學習中的各種算法”。
從機器學習算法理論（數學解釋）和優化方法到實戰編碼，本書涵蓋了Python實戰算法和Scikit-Learn API在Python中的應用等知識。
6、實戰時間
你也應該積極參加網絡上各種編程競賽。這類競賽一般都很耗時，但不管怎樣，你在剛開始的時候沒必要一定要取得一個很高的排名，因為參加比賽的人都很優秀。剛開始，在他們面前你可能只是個無名小卒，但也別灰心，你只要每天持續練習，向每個人學習就好了。
就拿我來說吧，我在比賽中從來沒進過前十。但是，我仍然在堅持。因為想要取得排名的話，你需要投入大量的時間。而我的目標，僅僅是重在參與，學習更多知識罷了。
你也要記住你參加比賽的目標，不是通過獲勝贏取百萬獎金，而是為了學習。排名真的不重要。在機器學習比賽中，第一名的準確率是0.98598，而第500名的準確率可能是0.97198。排名差異雖然很大，但他們的分數卻很接近。?
這是個很長很耗時間的旅程，它可能會令你感到疲憊，也可能會令你感到刺激。如果你采用了我的建議，至少你會開始熟悉機器學習領域，并了解之后將需要學習些什么。
人工智能的范圍很廣，即使是某些很偉大的研究者，也無法掌握人工智能領域的所有概念。而你，其實也并不需要消化掉所有概念。即使真的有人了解了人工智能的所有概念，一周后或兩周后，他也會有新知識需要補充。因為，機器學習是不斷更新的。
這是根據我自己的學習經驗得出的結論，如果對你有幫助的話，請給我點個贊哦~
祝你好運！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的普通人如何正确学习人工智能？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
