Python人工智能学习路线_python ai学习

反问一个玩笑，程序员怎么会没有方法呢？随手就定义一个Python方法（funtion）。。。

def funtion():

    return 'haha，往下看，下面会介绍方法'

回到笔者，一名普普通通的程序员，当初也是”误打误撞“学习Python入门到机器学习、深度学习，至今有4个年头，踩了很多坑，下文说到的学习方法、具体化的学习路线也就填坑试错的经验罢了。

一、学习方法是？

说到学习方法，其实我们谈到的人工智能之所以智能，核心也在于其学习方法。而人工智能学习过程有两个要素：

1、学习目标是什么？（——什么目标函数）

2、如何达到目标？（——什么算法）

可以发现这两个问题也是我们学习这门学科需要回答的**，所谓的学习方法也就是明确学习目标以及如何达到的方法。**人工智能领域很多思路和人类学习是很共恰的！

1.1 学习目标是什么？

我们的学习目标比较清楚，就是入门人工智能领域，能完成一个AI相关的任务，或者找到相关的工作。

1.2 如何达到目标？

1、入门人工智能是个宽泛的目标，因此还得 将目标拆分成阶段性目标才易于执行，可以对应到下面–学习路线及建议资源的各个节点。

2、学习人工智能这门学科，需要提醒的是这本来就是件难事，所以实在搞不懂的知识可以放在后面补下，不要奢求一步到位（当然天赋了得另说），不要想一下子成为专家，可以从：懂得调用现成的算法模块(scikit-learn、tensorflow)做项目 -进阶-》懂得算法原理进一步精用、调优算法 -进阶-》领域专家。保持学习，循序渐进才是啃硬骨头的姿势。

3、啃硬骨头过程无疑是艰难的，所以慢慢地培养兴趣和及时的结果反馈是很重要的。在这方面，边学边敲代码是必须的，结合代码实践学习效率会比较高，还可以及时看到学习成果，就算是啃硬骨头看到牙印越来越深，不也是成果，也比较不容易放弃！

二、整体的学习路线及建议资源

本学习路线的基本的框架是：

→ 首先宽泛了解领域，建立一定兴趣

→ 基础知识、工具准备

→ 机器学习|深度学习的入门课程、书籍及项目实践

→ （面试准备）

→ 自行扩展：工作中实战学习 或 学术界特定领域钻研，经典算法原理、项目实践

2.1 了解领域及培养兴趣

我们首先要对人工智能领域有个宽泛的了解，有自己的全局性的认识，产生一些判断，才不会人云亦云地因为“薪资高、压力大”等去做出选择或者放弃。再者你做的准备调研越多，确认方向后越不容易放弃（等门槛效应）。当然，最重要还是慢慢培养兴趣，这个事情如果没有兴趣不走心，能做得很好吗？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）之研究目的是通过探索智慧的实质，扩展人类智能——促使智能主体会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、专家系统等）、会学习（知识表示，机器学习等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。一个经典的AI定义是：“ 智能主体可以理解数据及从中学习，并利用知识实现特定目标和任务的能力。”

从技术层面来看（如下图），现在所说的人工智能技术基本上就是机器学习方面的（也就是，机器学习技术是我们入门AI的核心技术）。

AI除了机器学习，其他方面的如知识库、专家系统等技术较为没落。关于人工智能的发展历程，可以看看我之前一篇文章**人工智能简史**。
机器学习是指非显式的计算机程序可以从数据中学习，以此提高处理任务的水平。机器学习常见的任务有分类任务（如通过逻辑回归模型判断邮件是否为垃圾邮件类）、回归预测任务（线性回归模型预测房价）等等。
深度学习是机器学习的一个子方向，是当下的热门，它通过搭建深层的神经网络模型以处理任务。

从应用领域上看，人工智能在众多的应用领域上面都有一定的发展，有语言识别、自然语言处理、图像识别、数据挖掘、推荐系统、智能风控、机器人等方面。值得注意的的是，不同应用领域上，从技术层面是比较一致，但结合到实际应用场景，所需要的业务知识、算法、工程上面的要求，差别还是相当大的。回到应用领域的选择，可以结合技术现在的发展情况、自己的兴趣领域再做判断。

2.2 基础知识、工具准备

学习人工智能需要先掌握编程、数学方面的基本知识：AI算法工程师首先是一名程序员，掌握编程实现方法才不将容易论知识束之高阁。而数学是人工智能理论的奠基，是必不可少的。

2.2.1 编程语言方面

编程语言之于程序员，如宝剑之于侠士。编程语言就是程序员改变、创造数字虚拟世界的交互工具。

先简单介绍信息技术(IT)行业的情况，IT领域广泛按职能可以分为前端、后端、人工智能、嵌入式开发、游戏开发、运维、测试、网络安全等方面。前端领域常用技术栈为js\css\html，后端领域常用技术栈有Java\go\C++\php\Python等。

在人工智能领域，Python使用是比较广泛的，当然其他的语言也是可行的，如Java、C++、R语言等。语言也就工具，选择个适合的就好。结合自己的历程及语言的特性，AI小白还是建议可以从Python学起，理由如下：

1、因为其简单的语法及灵活的使用方法，Python很适合零基础入门；

2、Python有丰富的机器学习库，极大方便机器学习的开发；

3、Python在机器学习领域有较高的使用率，意味着社区庞大，应用范围广，市场上有较多的工作机会（具体可到招聘软件了解下）；

• 学习编程语言的两点建议：

1、**多敲代码：**只看书、视频而不敲代码是初学者的一个通病。要记住的是“纸上得来终觉浅”，程序员是一个工匠活，需要动手敲代码实践，熟能生巧。

2、** 多谷歌：** 互联网的信息无所不包的，学会利用互联网自己解决问题是一项基本功。不懂可以谷歌，业界一句有趣的话：程序员是面向谷歌/stackoverflow编程的。

• 建议资源：

以下资源只是一些个人的偏好推荐，挑一两种适合自己的资源学习就可以，不用全部都学浪费精力。如果都觉得不合适，按照自己的学习方式即可。

1、【Python入门书】首推Python经典书**《Python编程从入门到实践.pdf(https://github.com/aialgorithm/AiPy/》**，知识点通俗易懂，而且结合了项目实践，很适合初学者。注：Python在爬虫、web开发、游戏开发等方向也有应用，推荐本书主要学习下Python语法，而书后面的项目实战像有游戏开发\web开发，和机器学习关系不大，可以略过\自行了解下就好。

2、【Python入门教程】廖雪峰的Python在线学习教程，一个很大的特色是可以直接在线运行Python代码。

3、【Python入门视频】如果看书过于枯燥，可以结合视频学习，Python入门学习报培训班学习有点浪费，可以直接网易云课堂、Bilibili搜索相关的Python学习视频。我之前是看**小甲鱼**零基础入门学习Python课程，边看边敲敲代码，觉得还不错。

4、【Python机器学习库】学习完Python语法，再学习了解下Python上现成的机器学习库（模块包），了解基本功能学会调用它们（熟练掌握它们，主要还是要结合后面项目边学边实践才比较有效的。），一个初级的算法工程师（调包侠）基本就练成了。

重要的机器学习库有： pandas 数据分析、numpy 数值计算库、matplotlib可视化工具，推荐**《利用pandas数据分析》**有涵盖了这几部分内容。

scikit-learn 包含机器学习建模工具及算法，可以了解下官方文档https://scikit-learn.org.cn。

用于搭建深度学习的神经网络模型的库有：keras、tensorflow、Pytorch等，其中keras更为简单易用，可以参考Keras官方文档https://keras.io/zh，以及Keras之父写的**《Python深度学习》**

5、【Python进阶书】《Python Cookbook》、《流畅的Python》 这两本内容难度有提升，适合Python语法的进阶。

2.2.2 数学方面

1、数学无疑是重要的，有良好的数学基础对于算法原理的理解及进阶至关重要。但这一点对于入门的初学者反而影响没那么大，对于初学者如果数学基础比较差，有个思路是先补点“数学的最小必要知识”：如线性代数的矩阵运算；高等数学的梯度求导；概率的条件、后验概率及贝叶斯定理等等。这样可以应付大部分算法的理解。

2、如果觉得数学有难度，数学公式、知识的理解建议不用硬啃，不懂时再反查，遇到再回来补效果会好很多。（如果你的数学没有问题，忽略这些，直接复习大学教材补下基础）

• 建议资源

【数学基础知识】推荐黄博翻译整理的机器学习相关的数学基础知识，内容简要，还是挺不错的。

高等数学 线性代数 概率与数理统计

2.2.3 工具准备

对于程序员，好的工具就是生产力！

1、 搜索引擎：学习开发的过程，很经常搜索问题、解决bug。搜索引擎的内容质量 首推谷歌，其次bing，再者才是百度、知乎等。谷歌如果使用不了，试试谷歌助手、科学、谷歌镜像网站，网上有教程自行了解。

2、翻译：AI领域最新的研究成果、论文基本都是英文的，而如果英文阅读比较一般，可以备个有道词典、wps文档翻译。

3、Python编辑器（Python环境）：首推JupyterLab，JupyterLab很方便数据分析操作，可以单元格中逐步运行代码验证结果。建议直接下载安装个anaconda，里面都有。

2.3 机器学习\深度学习入门

深度学习是机器学习的子分支，整体的内容是比较一致的，与传统机器学习有些差异的地方（如特征生成、模型定义方面）， 因此两者可以分开学习。都学习的话，建议可以先学机器学习再学深度学习。

机器学习\深度学习的内容可以分为两部分，一部分是算法原理的理解，如神经网络模型正向反向传播原理、SVM原理、GBDT原理等等，这部分内容的理解相对较难，学习周期较长。另一部分是算法工程实现的知识，如现实问题的理解、如何清洗数据、生成特征、选择模型及评估，具体可以看我之前的文章**《一文全览机器学习建模流程（Python代码）》与《一文搞定深度学习全流程》**，这部分是比较通用的一套操作流程，学习周期比较短且容易看到实际成果。

对于初学者的建议，可以“先知其然，再知其所以然”，跟着课程\书学习，明白大致的算法原理及工程上是如何做的。再用简单的算法整个流程走一遍，结合实践过程中不断的比较和尝试各种算法，更容易搞透算法原理，而且这样可以避免云里雾里地学习各种算法原理。

以下相关资源推荐，同样找一两种合适的资源学习即可。

• 建议资源

1、【机器学习视频】《吴恩达的机器学习课程》github.com/aialgorithm/AiPy/，很经典的入门课程，附笔记解析及代码。

2、【机器学习书】**《machine learning yearning_吴恩达》**是吴恩达历时两年，根据自己多年实践经验整理出来的一本机器学习、深度学习实践经验宝典。

3、【机器学习书】《统计学习方法》 李航老师经典的机器学习书，书中的算法原理讲解还是比较细的。链接的资源有附上书中算法的代码实现、课件及第一版的书。（现在已经有第二版的书，可以买一本慢慢看）

4、【机器学习书】《机器学习(西瓜书)_周志华》 机器学习经典教材，难度适合进阶，里面的一些概念公式还是要有一定基础的，不太适合入门自学。（可搭配datawhale的南瓜书本理解难点公式）

5、【深度学习视频】**《吴恩达的深度学习课程》github.com/aialgorithm/AiPy/**应该是国内大多数人的入门课程，附笔记解析及代码。

6、【深度学习书】《深度学习(花书)》 AI大佬Ian Goodfellow的深度学习领域经典著作，知识点很系统全面，但还是需要一定基础才好看懂，初学者可以结合视频、花书笔记辅助理解。

7、【深度学习书】**《python深度学习》**keras之父的经典著作，通俗易懂适合入门。

8、【深度学习书】《深度学习实战》 这本书的结果和《花书》有些相似之处，原理讲解比较通俗，还有详细的代码实践。不足的地方是代码是用Python2写的有些过时。

如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包，带大家一起学习，给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

五、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间，但是打下坚实的基础只要几周就可以，如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践，你就有很大可能成功！
最后祝你好运！！！