学习人工智能必知的7个步骤，零基础也能看懂

　　人工智能这个行业，在大多数人的心中都以为还需要很长一段时间才能实现，但其实是我们把人工智能想得太抽象化了，人工智能已经广泛的应用在我们的生活当中了，比如：无人驾驶、智慧语音、医疗检测、人脸识别、智能化养老等等比比皆是。

　　这个一毕业就可拿30W年薪的热门岗位，其实有很多人已经开始入局了，特别是一些之前做其它编程语言的程序员占大头，毕竟这也是一个风口，我从业人工智能算法岗4年多了，今天给大家讲讲从零开始学习人工智能的7个步骤！

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　　有哪七个步骤？

　　1、掌握数学基础2、掌握Python基础3、学习Python基础工具包（Numpy、Pandas）4、Python可视化5、学习机器学习6、学习深度学习7、找准自己的领域深耕

　　

　　

　　这里就有很多朋友说了，“数学基础很差怎么办、工作很多年都忘得差不多了、人工智能对数学水平要求是不是很高？”，虽然人工智能对数学确实会有一定的要求，但是也没有大家想像的这么夸张。

　　不需要一上来就精通，只要达到大学本科高等数学水平就可以了，需要主要学习的知识点有：微积分、线性代数、概率论、矩阵论、统计学。网络上有很多相关的课程和书籍，大家可以去查看。

　　

　　Python基础确实需要大家一定要掌握的，但是不需要太精通，当然，你能够学精通肯定是最好的，我们可以对照一些课程书籍来掌握以下的知识点：Python环境开发、Python对象类型、Python语法语句、函数、模块与包、文件操作、面向对象编程、异常处理、正则表达式。

　　

　　A、Numpy需要掌握的知识点：

　　NdArray、数据类型、数组属性、创建数组、切片索引、广播、位运算、数组的迭代、/字符串函数、数学函数、算数函数、统计函数、排序函数、条件筛选函数、/字节交换、副本和视图、矩阵图、io

　　B、Pandas需要掌握的知识点：

　　数据结构、series、DataFrame、基本功能、描述性统计、函数应用、索引、迭代、排序、字符串与文本、选项和自定义、统计函数/窗口函数、聚合、缺失函数、分组、合并/连接、对象组合、日期功能、时间差、分类数据、可视化、io、稀疏数据

　　

　　20款Python可视化库：

　　Matplotlib（推荐）、pycharts、seaborn（推荐）、Holoviews（适合交互式）、pyqtgraph、ggplot（与pandas配合使用）、Bokeh（支持web展示）、ALtair（代码少）、pygal、Mpld3、Vispy（利用GPU）、Networkx（创建复杂网络结构）、plotly、Geoplotlib、Folium（绘制地图）、Mayavi2、Gleam、Vincent、Python-igraph、Leather

　　这里主要推荐Matplotlib和Seaborn。

　　

　　这里的话，迪迦推荐大家去看周志华的西瓜书以及李航的统计学，以及在Github上有非常丰富的学习资源。

　　

　　深度学习这块推荐大家去看这本花园书，作者是美国的古德费洛。

　　

　　比如像：图像、语言或者是语音，然后去查看该领域的经典论文和方法，以及及时去追踪该领域最新的论文。

　　大家不要觉得学习人工智能很难，最重要的是掌握方法，运用流程化思维以及以目标为导向来达到自己的目标，一个想要达成的总目标之下，肯定是有很多的维度组成的，只要我们把所有维度都做好了，自然就可以达到自己的目标。

　　现在人工智能岗位还是很缺人才的，建议大家早点入局，这样就能掌握优势。