普通人如何入门AI人工智能？最短学习路线分享

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首先说一下我个人的观点，我认为未来一定会有很多很多人工的重复工作会被AI替代，并且这个趋势无法逆转，不管是你想象得到的行业还是想象不到的行业，从实体到互联网，从工业到家用，历史的车轮滚滚向前，你不上车，就只能开11路了。

很多人看见AI，会觉得很高端，距离自己很远，可能一辈子都跟自己没啥关系，自己也不可能学会，其实AI并没那么高端复杂，普通人通过学习，3-4个月的业余时间完全可以达到初级的应用状态，做个图像分类，人脸识别，语音识别什么的都不在话下，你每天打打游戏看看电视，三四个月也就那么过去了，而学习AI可能会彻底改变你一生的思维方式，最起码当你看到一个很神奇的东西，你可能会知道它内部是如何实现的。

AI的应用范围到底有多广？你现在用的值得买客户端的推荐算法一定是基于机器学习算法的，不信你问问程序猿小哥哥去，你家里的小爱同学回答你的问题也是AI算法给出的，你天天用的翻译软件，后面的实现基本都是AI，你家里摄像头的人脸识别功能和手机的人脸识别功能，也是AI算法，实在太多了，无法一一列举，基本所有已知的行业都有用武之地，果农用AI来给水果自动分级你能想到吗？

我18年开始系统的学习机器学习算法，期间看过很多教程很多书，走了不少弯路，现在我已经把AI用在自己的投资生涯上，并且效果还不错。

这篇文章想和大家分享一下，如何从一个数学知识都忘干净的小白最快速的成为AI的使用者和受益者，分享自己的学习路线，让大家少走弯路。

前期不要执着于弄懂所有数学知识，有一些基础概念即可，后面实践的时候哪不懂再补哪里，否则容易受打击，进而自暴自弃。

在正式学习AI算法之前，你应该具备一些基础的线性代数知识，这会让你更容易的理解算法，线性代数的知识非常广阔，而我们只需要理解其中的一小部分就行了,推荐给大家一个非常好的线性代数快速学习视频，就是3Blue1Brown出的这个《线性代数的本质》，非常生动的把很抽象的东西说的很透彻，可能你看书几天都想不明白的东西，看看这个视频，几分钟就懂了，实在没有耐心看完的，着重看懂前10课就够了，每一课十几分钟，学习线性代数主要的目的是让我们对维度和空间有一个具体的概念，这样才能理解神经网络中的非线性变换。

同样推荐3Blue1Brown的这款《微积分的本质》，简单明了，知识点一语中的。

具备了一定的数学基础后，我们就要开始学习AI的理论基础了，AI理论的学习首推吴恩达教授的课程，这是非常经典的课程，无数的工程师从它入门，如果以后想用AI进行图像识别，图像分类等操作的，可以着重学习CNN（卷积神经网络）部分，如果想进行语音识别，或像我一样进行股票等序列化数据分析的，可以着重学习RNN（循环神经网络），但是普通的DNN是基础，必须先学好。

《吴恩达机器学习》

吴恩达老师的课程浅显易懂，但是有些部分讲的过快或不够详细，你无法理解的时候，推荐看台湾地区李宏毅教授的课程，

《李宏毅机器学习》

李宏毅教授的课程讲的非常详细，以至于我看的时候会加速。

这两套课程互补，一快一慢，吴恩达老师的看不懂了，就看看相应部分的李宏毅教授的课程，基本上就能融会贯通了。

编程语言的学习我无法给出具体的学习时间，因为我有将近10年的编程语言使用经验，基本上各种语言都用过，学习Python这种高级语言基本用不了一天，要是小白从0开始入门，我觉得应该需要15天吧，Python的课程太多了，同志们去网易云课堂或者B站找找评价好的吧，因为我没看过，也无法推荐。

其实我觉得所有人都应该学一点编程，不论你是不是互联网行业的，也不论你是不是靠它赚钱，编程是对思维方式的改变，让你考虑问题更理性，更容易看清事物的本质，而且至少比学习奥数之类的有用多了，它是一种语言，跟学习英语一样，让你和计算机可以交流，让你的计算机帮你做事情。

AI编程：

学习了AI理论和Python之后，我们终于可以开始实战了，可以实现AI算法的框架有很多，最常用的是google公司的Tensorflow和Facebook的Pytorch，我自己学的是Tensorflow，主要用的是Tensorflow中的keras，keras之前是一个独立的AI框架，后来被Tensorflow合并了。

学习Tensorflow也不用去找其他教程了，官网给出的教程基本上是最好的了。

如果官网的例子你实在看不懂。先去看Keras的官方文档，更简单。

基本上学习了这个框架，你就能搭建自己的神经网络模型解决各种问题了。

大家千万不要把AI算法和框架弄混，算法是数学理论基础，跟编程语言没有关系，只要你算的够快，用手算也能得出和计算机一样的结果，而框架是用计算机语言实现AI理论的工具包，让我们更简单更容易地使用AI解决问题。

分享就到这里了，希望大家都能学好AI，拥抱这个美妙的未来世界。