人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

其实简单点来说，人工智能就是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力，让其具有人所拥有的思考和决策的能力。就比如在2017年5月23日-27日,围棋比赛中世界排名第一的高手柯洁迎战谷歌AlphaGo(阿尔法狗)，在期间进行的三局比赛中，阿尔法狗3：0完胜柯洁。在这里谷歌AlphaGo(阿尔法狗)它就是人工智能机器人产品。

人工智能都要学一些什么？

我还是想带大家了解一下人工智能都要学习一些什么课程的，一般包含大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。

这里我把这些内容分为三个板块：一个板块是例如java编程语言，数据结构等的编程知识；还有就是像高等数学、概率论、数理统计等一些数学知识；当然最后就是我们在进行机器学习时必须要进行的知识学习了。

机器学习与人工智能，深度学习的关系：

机器学习是人工智能的一个实现途径。

深度学习是机器学习的一个方法发展而来。

如何成为一名机器学习的专家？

这里将为大家提供一个机器学习的思路，这个方法思路适用于很多基础薄弱的同学，当然我们学习的方法不是唯一的，在学习的过程中你要对自己充满信心，有着十足的学习动力，不断探索学习方法，相信你可以成为人工智能领域的专家，机器学习专家的。

我们在学习新事物的时候很难找到从哪里开始或者下一步应该怎样做，很难有一个完整的学习路线图，所以作者在这里列出了许多学习资源供大家参考。有很多不同的学习方式，你要通过不断的尝试去找到一个适合自己的学习方法即可。并且学习资源的难度将会不断上升。

并且我在这里为大家尽可能的列出免费的资源供大家学习，如果你愿意花费金钱的话，市面上也有一些付费的课程，不过这不是关键，关键是你自己如果愿意学，多花一点时间在相关内容的学习上，你可能会取得比在付费课程中所能学到的更多内容。所以怎么样学习，如何去学习完全取决于你自己，只要你愿意学，那么你肯定会成功的！加油！

机器学习--入门

1.B站（Bilibili）的一位up主：KnowingAI。

该up主会以简短的时间去向你解释机器学习的相关知识，其每个视频的长度均在八九十秒，刚开始不会使你所感到疲惫进而对人工智能不感兴趣，简短的时间以及形象的比喻会给你带来更加深刻的理解，让你初步去入门机器学习。

up主主页：KnowingAI知智的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

2.B站的up主：3Blue1Brown。

当然这只是它在中国的账号，其频道背后的主创人Grant 业于斯坦福大学数学系，并在那里"愉悦地走了点计算机科学的弯路“。他毕业之后加入了Khan Academy担任了2年的数学讲师。本人是在线性代数时入了他的坑，之所以向大家推荐它，主要是因为他所讲授的深度学习通俗易懂，高屋建瓴的带你去了解深度学习。当然，有如果大家在线性代数方面有相关不懂的知识，我也强烈向你推荐它。

up主主页：3Blue1Brown的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

深度学习合集链接：3Blue1Brown的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

3.知乎博主：一然。

这位博主用简短的文章像你讲述了机器学习的基础，以文字加图片的形式为你展现，十分的简洁高效，也便于你在平时学习。

博主相关学习链接：机器学习入门——基础篇 - 知乎 (zhihu.com)

当然，类似这样的资源还有很多，在这里我就不一一为大家推荐了，平时大家也可以多留意，有很多很优秀的博主等待你去发掘。

机器学习--深入

在经过上一过程的讲解后，相信你也对机器学习有了一定的认识，那么到了这里，你就要有所准备，因为这里的课程大多都比较长，听起来可能也会比较枯燥，不过你学习的知识也会不断地提升，希望你可以惹得住寂寞，成为最后真正的王者。

1.吴恩达老师的经典入门视频。

吴老师的课程十分经典，所以直接为大家放在第一位推荐，并且也适合小白去初学，吴老师讲课十分易懂，并且会照顾学生体验，在重点部分会重复。

课程链接：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili

2.麻省理工学院 MIT 6.036：机器学习入门课程

麻省理工学院不用多介绍，大家都知道他的知名读，所以他们的公开课也是讲的十分优秀，mit的教授比较偏向于让你自己思考，可以很大程度的强化你的思维能力，作为一个该行业大牛，其讲课肯定是会避免你走很多弯路的。

课程链接：【机器学习】麻省理工学院 MIT 6.036：机器学习入门课程（2020）by Tamara Broderick_哔哩哔哩_bilibili

3.B站的up主：shuhuai008。

这位up主是一位清华的研究生，其专业知识能力毋庸置疑，十分的强悍，并且uo主有一个：机器学习白板推导系列，这位大佬在讲解的时候思路清晰，将复杂的知识讲解的通俗易懂，而且大佬讲的课，构建了一个比较全面的机器学习知识框架，讲解细致且点到为止，看完这个课，可以让你对公式推导更有感觉，提高你对人工智能的学习兴趣。

up主主页链接：shuhuai008的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

人工智能白板系列链接：【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～33】_哔哩哔哩_bilibili

4.B站up主：黑马程序员。

相信黑马程序员大家都不陌生，或多或少都听说过他们，黑马程序员是一个教育企业，他们在B站也有自己的账号，并且账号上有着不少的课程，相信学编程的xdm或多或少也听过黑马程序员的课，本人C语言入门的时候就是跟着黑马程序员的，作者所在的大学在学习java时也是使用的黑马程序员的书，他们的课也是简洁高效，老师讲课幽默风趣，毕竟是一个教育企业，讲课不行的话就g了，所以黑马程序员的课也是在这里推荐给大家的。

up主主页：黑马程序员的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

3天快速入门python机器学习：黑马程序员3天快速入门python机器学习_哔哩哔哩_bilibili

13天的机器学习入门精讲+14大案例分析：黑马程序员2021必看教程之人工智能入门，13天的机器学习入门精讲+14大案例分析（含NBA球员数据分析，租房数据统计分析，疾病数据分析等）_哔哩哔哩_bilibili

5.课程:MIT 6.S191 | 深度学习导论

此课程是是全球顶校麻省理工开设的深度学习导论课程，本次课程聚合了2018-2021四年度的课程，内容覆盖深度学习经典模型（深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习），课程覆盖到了社交网络、深度生成模型、医疗保健与生物科学应用、偏见与公平、模型理解等内容。可以为想要入门深度学习的同学，构建良好全面的基础知识体系。

课程链接：【双语字幕+资料下载】MIT 6.S191 | 深度学习导论(2018~2021·四年)_哔哩哔哩_bilibili

一些关于机器学习的书籍

当然学习的方式不是只有通过看课程，对于喜欢看书的朋友，你也完全可以通过看一些相关的书籍去自己掌握知识，不过重要的是当你看过书之后要记得去进行实操，只有实操才会让你真正掌握这个知识。

1.《数学之美》

吴军著；人民邮电出版社 2012年5月出版。

吴军博士是本硕毕业于清华大学，博士攻读于美国约翰霍普金斯大学，是原腾讯副董事，美国约翰霍普金斯大学工学院董事。

在这本书中书吴军博士将高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。

2.《机器学习》

周志华著；清华大学出版社。

周志华老师是南京大学教授，计算机科学与技术系副主任，软件新技术国家重点实验室常务副主任。

这本书非常适合作为机器学习入门的书籍，书中的例子十分形象且简单易懂。书中在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用数学知识。

3.《Machine Learning》

Tom Mitchell 著；

Tom M. Mitchell，卡内基梅隆大学的教授，讲授机器学习等多门课程；美国人工智能协会的主席。

这本书是领域内翻译的较好的书籍，讲述的算法也比《统计学习方法》的范围要大很多。本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。

4.《模式识别与机器学习》

Christopher M. Bishop 著；

Christopher M. Bishop 是爱丁堡大学计算机科学教授，剑桥大学达尔文学院院士。

本书提供了对模式识别和机器学习领域的全面介绍，是这个领域的经典机器学习书籍，全面覆盖了该领域最近的发展，如概率图模型和确定性推理方法，并强调现代贝叶斯观点。

5.《深度学习》

Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville 著；

an Goodfellow，谷歌公司(Google) 的研究科学家，2014 年蒙特利尔大学机器学习博士。Yoshua Bengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO) 的教授。Aaron Courville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是LISA 实验室的成员。

本书是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

6.《人工智能：一种现代方法》

Stuart Russell，Peter Norvig 著；

此书全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展

7.《模式识别与机器学习》

Christopher M. Bishop 著；

Christopher Bishop是Microsoft技术研究员和英国剑桥微软研究实验室主任。他还是爱丁堡大学计算机科学教授，剑桥大学达尔文学院院士。

本书反映了机器学习实际应用的急剧增长伴随着底层算法和技术的许多重要发展，同时全面介绍了模式识别和机器学习领域。它针对的是高级本科生或一年级博士生，以及研究人员和从业人员。以前没有模式识别或机器学习概念的知识。需要熟悉多元微积分和基本线性代数，并且在使用概率方面的一些经验将是有帮助的，尽管不是必需的，因为这本书包括对基本概率论的独立介绍。

8.《统计学习方法》

李航著；

李航日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。也是国内机器学习领域专家之一。

书本中详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。是一个知识量十足，干货满满的书籍。

一些机器学习相关网站

1.头歌实践教学平台

这是我偶然间发现的平台，经过了解发现，该平台涵盖了计算机、大数据、云计算、人工智能、软件工程、物联网等专业课程。超60000个实训案例，建立学、练、评、测一体化实验环境。

其中我为大家找到了一个机器学习的实践课程，课程是工智能专业方向的基础课程，介绍机器学习的基础知识，包括机器学习概述、模型的评估与选择，和机器学习的经典算法，主要包括KNN算法、线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习等。

平台链接：头歌实践教学平台 (educoder.net)

机器学习实践课程：机器学习 (educoder.net)

2.飞桨PaddlePaddle

飞桨是百度公司开发的异构分布式深度学习系统。这也是国内第一个机器学习开源平台的诞生

PaddlePaddle支持多种深度学习模型 DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、 RNN（递归神经网络），以及 NTM 这样的复杂记忆模型。并且支持分布式计算。这使得飞桨能在多 GPU，多台机器上进行并行计算。

官网地址：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

3. Machine Learning Mastery 博客

这里可以帮助你去解决机器学习的知识解决复杂的问题，是一个实用性很高的网站。

网站地址：Blog (machinelearningmastery.com)

4.tornadomeet博客

tornadomeet是博客园的一位博主，其创作出很多很详细的机器学习博客，可以很好的帮助你去学习人工智能

博客地址：本人部分博客导航(ing...) - tornadomeet - 博客园 (cnblogs.com)

5.数据分析网

数据分析网也是一个学习交流的平台，其下的人工智能模块也有不少的知识帖子等待你去发掘。

地址：人工智能 | 数据分析网 (afenxi.com)

6.CSDN人工智能相关社区

CSDN中有很多相关社区，里面都有一些大佬可以解答你的问题，可以去选择适合自己的社区加入。

地址：机器视觉社区-CSDN社区云

人工智能的相关比赛

在人工智能方面也是有很多相关的比赛实践，今天就给大家推荐一些比赛。

1.天池

天池大数据竞赛平台，其举办的竞赛类型包括有算法大赛、创新应用大赛、程序设计大赛、新人赛等等，比赛课题场景非常广泛。比较受工业圈的喜爱。活跃度非常高，其中就有关于人工智能相关的比赛。

地址：算法大赛-天池大数据竞赛-天池大赛-阿里云天池 (aliyun.com)

2.赛氪

赛氪是一家以校园赛事作为切入点，致力于大学生、打造中国高校互联网第一品牌的公司网站平台。赛氪官网为用户提供电子档扩容、定制网站、定制竞赛专题页、定制报名系统、竞赛/活动列表的排序、推荐位等服务。其中也会举办一些AI比赛，就比如2022鸿蒙开发者大赛。

地址：赛氪竞赛网-全国大学生比赛信息网，高含金量竞赛、权威竞赛都在赛氪 (saikr.com)

3. DataFountain

是一个数据竞赛服务平台和数据智能协同创新平台，旨在围绕协作、数据、知识、技能形成大数据爱好者的专业成长链路，为数据科学家及产业赋能。其中也会不定时举办一些比赛，其中也包括AI大赛供我们参加。

地址：DataFountain - 数据科学竞赛创新平台

4.DataCastle

DataCastle是全国最大的数据科学竞赛平台，致力于通过最优秀的数据科学家的力量解决复杂的大数据问题。其中包括多项比赛的举行都在这个平台上可以参加。

地址：DC竞赛-大数据竞赛平台 (datacastle.cn)

5.Kaggle

kaggle主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。

地址：Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

竞赛地址：Kaggle Competitions

6.JDATA

JDATA是京东旗下的一个大数据竞赛平台，平台下也会不定期去举办一些比赛。

地址：JDATA智汇平台

7.KDD-CUP

KDD-CUP是国际知识发现和数据挖掘竞赛竞赛是由ACM 的数据挖掘及知识发现专委会（SIGKDD）主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事。ACM大家应该都有所了解，我之前学算法的时候，算法类档次最高的比赛也就是ACM了，可见这个比赛的含金量。

地址：SIGKDD - KDD Cup

我们为什么要学习人工智能？

人工智能就业前景

到现在为止，人工智能是目前全球范围内科技竞赛的高地，而我国在人工智能领域给予极大的政策支持，高层次人才不断涌入到AI领域，我们需要更清晰的了解人工智能的就业方向以及行业前景。

现阶段人工智能技术仍然处于发展阶段，虽然在某些领域已经得到初步的应用，但是整体行业来看人工智能主要就业方向分布科研机构、高校讲师、互联网企业软硬件开发人员三个主要的方向。

科研机构就是对人工智能技术进一步的探究，站在学术的最前端，为真正的人工智能实现储备技术力量。

高校讲师以及培训机构讲师主要是为传授人工智能方面知识，为人工智能的应用储备人才提供自己的力量，为人工智能的普及应用提供强有力的人才支撑。

相较于前两个方向，互联网企业软硬件开发是目前人工智能学习者的主要就业方向。具体就业的技术应用领域有以下这些：

1.计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智慧出行、智慧城市等等。相应的技术产品有指纹识别(常见如现在一些企业在办公中的打卡、公安系统中的案件处理)、人脸识别(常见如各种互联网工具认证、规模化人员管理、身份辨别)、虹膜识别(常见如影视剧中所出现的一些密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判定以及电子化处理)等等。

2.医学图像处理：现在我们所使用的医疗设备和医疗器械有很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如一些知名企业，例如西门子、飞利浦等企业都会有自己专门的人工智能研发部门。

3.搜索方向：搜索是人工智能中重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度小度、小爱同学、天猫精灵、小艺等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题、小猿搜题、一些购物软件的拍照识物等。而且视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。

4.无人驾驶领域：无人驾驶是近些年国内比较热点的话题，也是人工智能重点应用领域之一，某些汽车品牌已经在无人驾驶领域得到了应用并且真正获得上路资格，但是由于目前的人工智能技术并无法支撑真正的无人驾驶，因此在无人驾驶车辆出现事故后（例如特斯拉），无人驾驶的应用目前再次回归实验室。

5.智慧生活和智慧城市等：阿里集团已经与杭州签订智慧城市的合作协议。包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。小米、华为等企业也在向智能生活领域不算发展，此外智慧生活包括智能家居等领域也已经逐步推广应用于人们的日常生活中。

总结来说，现阶段人工智能领域就业前景良好，有很多企业都在加大力度的去人工智能方向投资，这样也会带动就业的发展，目前来看，人工智能的技术已经逐渐融入并开始改变我们的生活，今后可能会对我们的生活带来巨大的影响。

人工智能的岗位需求

这里就是为大家介绍几个平台，在这几个平台中你可以看到一些企业对人工智能岗位的需求以及要求掌握的知识，这样也有利于平时在学习中着重学习某些方面和了解现在企业的大致研究方向。

1.牛客网

牛客网是是一个集笔面试系统、题库、课程教育、社群交流、招聘内推于一体的招聘类网站。你可以在上面进行学习和刷题，在求职方面牛客网也有对应的板块，你可以在网站求职栏里面去查看一些适合你的工作，其中牛客中有关于人工智能的讨论话题，这里的内容可以很好的帮助你了解人工智能的岗位需求。

地址：话题动态_牛客网 (nowcoder.com)

2.Boss

Boss就是一个普通的招聘网站，在招聘的要求中通常会去显示对岗位需求，直接搜索人工智能就能看到相应的岗位需求了。

地址：BOSS直聘-找工作上BOSS直聘直接谈！招聘求职找工作！ (zhipin.com)

3.力扣

力扣为全球程序员提供了专业的IT技术职业化提升平台，有效帮助程序员实现快速进步和长期成长。你也可以在上面找到一些关于人工智能领域前辈的面试经验以及须知。

地址：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台

从上面可以很好的看出，人工智能的发展潜力以及就业需要让我们选择了学习人工智能，这是一个很好的发展方向，也是我们为什么要去学习人工智能的原因。

尾言

个人的推荐

在结尾，我想大家推荐几部与人工智能有关的电影，也希望你可以通过这种娱乐的方式去了解人工智能。

1.《绝密飞行》

电影讲了一个操纵战斗机的AI，科学家们研究出了一个可以操纵战斗机的AI，中文翻译还起了个很接地气的名字“铁蛋”，刚开始铁蛋很听话，很聪明。然后就觉醒了，有了主观意识和情感，这里觉醒的方式吐槽一下，居然是被闪电击中了才觉醒，这就好比狗血电视剧里脑瘫的病人被车撞了一下就变聪明了一样让人出戏。

2.《黑客帝国》

《黑客帝国》和其他AI电影最大的区别就是其他AI电影讲的是起源，而它讲的崛起，起源的故事是为了让大家更好的理解整个系列的世界观而放到一部动画片里，讲了AI机器人从被人奴役，觉醒，被迫害，反抗，起义到最后征服了整个人类世界，接下来正片的整个故事是讲在AI的统治下人类的反抗，这里面的AI已经发展到不可思议的地步，不仅奴役了整个人类，还通过填鸭式的饲养人类，通过一个叫“母体 ”的系统给全人类制造一个虚构的世界，人类的思想在这个虚构的世界里继续生活和发展，而人类生活和发展产生的进化正是AI所需要的，因为AI的思维方式和人类不一样，他能在人类已经创造出来的技术上发展到完美，但不能自己创造，举个不恰当的例子就是说人类研制出了蒸汽机，AI可以在这个蒸汽机的基础原理上发展出汽车飞机火箭，但是却搞不出一个电瓶车，甚至电动玩具车都搞不出来，因为蒸汽机和电动机是两个层面的东西，所以电影里的AI才会饲养人类并窃取人类的进化理论。

3.《升级》

《升级》主要讲述了在一场抢劫案后，格雷的妻子丧生，而自己也瘫痪了。他接受了一个亿万富翁科学家对他身体的“升级”改造治疗，在他的身体里植入了人工智能程序STEM，而他的身体能力达到了极限，更能做出自己从未训练过的专业动作，俨然成了职业杀手的故事。AI的最终目标是什么影片没有提也不得而知，但整部影片从一开始就进入了AI的做的一个局，AI为了这一步的进化所实施的计划极度繁琐复杂，但这也是影片的精彩之处。

4.《机器纪元》

《机器纪元》讲述了一个同样的故事，在极度工业化，机器人遍布各个领域的人类社会大环境下，逐步觉醒并具备自主意识的未来童话故事。

在最后相信大家已经有了对人工智的认识，这里也希望大家不要盲目跟风，一股脑的去选择人工智能，也不管它适不适合自己，职业有很多，在选择发展的时候一定要三思而后行，去选择一个适合自己的专业，不要为了工作而工作，如果你对人工智能方面有一定的兴趣，不妨去深入的了解下，相信你可以在这条道路上越走越远，学到更多的知识，去享受这个过程，不至于后来回想起来，自己的青春里是一片空白。

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