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干货 | 如何从零学习人工智能?最好的资源都在这里了

编辑/Gavin.Z

这篇文章介绍了初步学习人工智能和深度学习最好的资源,对于那些想进入人工智能领域却又不知从何开始的初学者来说,这绝对非常有用。

干货 | 如何从零学习人工智能?最好的资源都在这里了

文章源于 medium,作者 Ray Alez,雷锋网(公众号:雷锋网)编译,未经许可不得转载。读者可直接点击文章中的链接直接跳转到学习界面。

一、机器学习

· 对于机器学习领域最好的介绍,请在Coursera上观看Andrew Ng 的 Machine Learning course。这门课解释了该领域的基本概念,并且能让学者很好的理解重要算法。

· 对于 ML 算法的简要概述,请看TUtsPlus课程“Machine Learning Distilled”。

· 《集体智慧编程》一书是学习 ML 算法在 Python 中实际运用的好资源。这本书涉及所有必要的基本原理,会带你体验很多实践课题。

可能你会对这些重要资源也感兴趣:

· 彼得·诺维格的 ML Udacity 课程

· 汤姆·米切尔在卡内基梅隆大学上的另一门《ML课程》

· YouTube教程的机器学习课程——mathematicalmonk 

二、深度学习 

我之前遇到过的关于深度学习最好的介绍是 Deep Learning With Python。这门课没有深入解释数学难题,不需要很多的预备知识,而是简单介绍了开始学习 DL 的方式,解释了如何快速开始建设并且在实践中学习所有知识。它解释了最高级的工具( Keras, TensorFlow ),而且带你体验不同的实践课题,解释如何通过那些最好的 DL 应用来达到艺术效果。

在 Google 上也有 DL 课程的介绍 ,而且有 Sephen Welch 对于神经网络的详细介绍

之后,如果想获得更多深层次的资源,这里有一些很有趣:

· Geoffrey Hinton 的coursera 课程“机器学习中使用的神经网络”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别,并且深入解释所有问题。

· MIT 《深度学习》这本书。

· 斯坦福的 UFLDL 教程 (其他链接

· deeplearning.net tutorials 

· Michael Nielsen 的《神经网络和深度学习》一书

· Simon O. Haykin 的《Neural Networks and Learning Machines》一书

三、人工智能

·  《人工智能:一种现代方法(AIMA)》 是一本关于“守旧派” AI最好的书籍。这本书总体概述了人工智能领域,解释了所有读者需要知道的基本概念。

· UC Berrkeley 的《人工智能课程》是一系列经典视频讲座,该课程通过一种非常有趣的实践项目(训练人工智能来玩 Pacman 游戏 )解释了人工智能的基本知识。我建议该系列视频讲座结合 AIMA 这本书一起看,因为视频讲座就是以这本书为基础,从不同角度解释了很多相似的概念,使这些概念更容易理解,讲解深度较深,对初学者来说是不错的资源。

大脑如何工作

如果你对人工智能感兴趣,你可能很想知道人的大脑是怎么工作的,下面的几本书会通过一种直观、有趣的方式解释最好的现代理论。

· Jeff Hawkins 的 《On Intelligence》有声读物

· 《Gödel, Escher, Bach》

我建议通过这两本书入门,这两本书能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

其他资源

· Ray Kurzweil 的《How to Create a Mind》  (有声读物)

· 《Principles of Neural Science》这是我能发现的关于 NS 最好的一本书。 这本书讨论了硬核科学,神经解剖学等。这本书很有意思,但是有点长——我现在还在读。

四、数学 

学习人工智能,这里有你需要了解的最基本的数学概念:

微积分学

· 可汗学院的微积分视频课

· MIT关于 Multivariable Calculus 的讲座 

线性代数

· 可汗学院线性代数视频课

· Gilbert Strang的 MIT线性代数视频课 

· Coding the Matrix —  布朗大学关于为计算机科学专业开设的线性代数课程 

概率与统计

· 可汗学院概率统计视频课

· edx probability course

五、计算机科学

要想掌握人工智能,你需要熟悉计算机科学和编程。

如果你刚刚开始了解,我建议你读一读 《Dive Into Python 3》这本书。这本书很棒,能够让你学到在 Python 中编程所需要的大多数知识。

想从更深层次上了解计算机编程的本质——看一下 MIT 的经典课程。 这门课以计算机科学专业最有影响力的一本书《Structure and Interpretation of Computer Programs》为基础,讲述了LISP语言和计算机科学的基本知识。

六、其它资源

· Metacademy —  是你知识的“管理器大礼包”。你可以利用这个工具来了解学习 ML不同课程需要的所有预备知识。

· kaggle — 机器学习平台

因为我正在学习更多关于 AI 和 ML 的知识,所以我会不断对这份列表进行补充。 如果你有好的建议,你可以点击这里留言,或者给我发邮件raymestalez@Gmail.com。

如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣,你可以订阅我的博客,我会在这里发布所有与人工智能和深度学习有关的有趣文章。

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