這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)從零開(kāi)始如何學(xué)習(xí)人工智能，文章內(nèi)容豐富且以專(zhuān)業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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　一、機(jī)器學(xué)習(xí)
　有關(guān)ML算法的簡(jiǎn)要概述，查看這個(gè)TutsPlus課程“Machine Learning Distilled”。“Programming Collective Intelligence”這本書(shū)是一個(gè)很好的資源，可以學(xué)習(xí)ML 算法在Python中的實(shí)際實(shí)現(xiàn)。 它需要你通過(guò)許多實(shí)踐項(xiàng)目，涵蓋所有必要的基礎(chǔ)。

　二、深度學(xué)習(xí)
　關(guān)于深度學(xué)習(xí)的最佳介紹，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不會(huì)深入到困難的數(shù)學(xué)，也沒(méi)有一個(gè)超長(zhǎng)列表的先決條件，而是描述了一個(gè)簡(jiǎn)單的方法開(kāi)始DL，解釋如何快速開(kāi)始構(gòu)建并學(xué)習(xí)實(shí)踐上的一切。它解釋了最先進(jìn)的工具（Keras，TensorFlow），并帶你通過(guò)幾個(gè)實(shí)際項(xiàng)目，解釋如何在所有最好的DL應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)的結(jié)果。

　在Google上也有一個(gè)great introductory DL course，還有Sephen Welch的great explanation of neural networks。之后，為了更深入地了解，這里還有一些有趣的資源：Geoffrey Hinton 的coursera 課程“Neural Networks for Machine Learning”。這門(mén)課程會(huì)帶你了解 ANN 的經(jīng)典問(wèn)題——MNIST 字符識(shí)別的過(guò)程，并將深入解釋一切。
　《MIT Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）》一書(shū)。
　《UFLDL tutorial by Stanford 》（斯坦福的 UFLDL 教程）
　《deeplearning.net教程》
　Michael Nielsen 的《 Neural Networks and Deep Learning》（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)）一書(shū)

　三、人工智能
　來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能課程）是一系列優(yōu)秀的視頻講座，通過(guò)一種非常有趣的實(shí)踐項(xiàng)目（訓(xùn)練AI玩Pacman游戲 ）來(lái)解釋基本知識(shí)。我推薦在視頻的同時(shí)可以一起閱讀AIMA，因?yàn)樗腔谶@本書(shū)，并從不同的角度解釋了很多類(lèi)似的概念，使他們更容易理解。它的講解相對(duì)較深，對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)是非常不錯(cuò)的資源。

　《大腦如何工作》
　如果你對(duì)人工智能感興趣，你可能很想知道人的大腦是怎么工作的，下面的幾本書(shū)會(huì)通過(guò)直觀有趣的方式來(lái)解釋最好的現(xiàn)代理論。
　Jeff Hawkins 的 《On Intelligence》（有聲讀物）
　《Godel, Escher, Bach》

上述就是小編為大家分享的從零開(kāi)始如何學(xué)習(xí)人工智能了，如果剛好有類(lèi)似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。