关于人工智能，程序员需要了解这些！
人工智能是时下最热门的话题之一，也是众多程序员关注的主题，关于人工智能技术未来的发展方向，很多人所关注的是人工智能是否可以超过人类，会不会变得人们更加聪明。那么如果你想要入门人工智能，需要些什么呢？
0.了解他！
无论是做什么，你都要知道这几个问题：
- 它是什么？
- 能做什么？
- 有什么用？
- 你要用它做什么？
所以你首先要做的第一步就是——去认识AI。
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。
1.工欲善其事，必先利其器
无论学习什么，总要有些趁手的“工具”，才能更好的掌握它。
数学：数学在AI的学习中是相当重要的一部分，主要复习以下科目：①线性代数：矩阵乘法；②高数：求导；③概率论：条件与后验概率。 英文：这就不必多解释了，现在的翻译软件也不少，让你能更轻松的看懂那些学习材料。
2.机器学习课程
机器学习的第一门课程建议学习Andrew Ng的机器学习 (Machine Learning - Stanford University | Coursera)。
因为难度适中，但是内容却又相当丰富，非常适合初入门的程序员。
除了以上的这门课，还可以去找一些相关的课程进行进阶学习。
3. 实践做项目
当你掌握了一定的基础，就需要适当的练手，了解一下自己的学习进度。在实战中你更需要去关心如何获取数据，以及怎么调参等。另外，你还需要选择一个应用方向，是图像（计算机视觉），音频（语音识别），还是文本（自然语言处理）。
项目做好后，可以开源到到 Github 上面，然后不断完善它。实战项目做完后，你可以继续进一步深入学习，深度学习或者是继续机器学习；
4. 进阶深度学习/ 机器学习
下面是一些深度学习的资源介绍：
UFLDL： 很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高； Deep learning (paper)：论文，高屋建瓴，一览众山小； Neural networks and deep learning：由浅入深； Recurrent Neural Networks： RNN推导初步学习的最佳教程。
为了帮助小伙伴们更好的机器学习，技术学派整理了机器学习的书籍。
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