2、基础知识准备
数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是AI的基础。
推荐课程:《可汗学院》或《3Blue1Brown的线性代数本质》。
编程基础:Python 是 AI 学习中最常用的编程语言。
推荐学习资源:
[Codecademy Python](https://www.codecademy.com/learn/learnpython3)
[Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com/)
3、选择学习路径
根据你的目标选择合适的资源和路径。
(1)入门级资源
免费课程:
[Coursera Andrew Ng 的《机器学习》](https://www.coursera.org/learn/machinelearning):经典入门课程。
[Fast.ai 实践驱动的深度学习](https://course.fast.ai/):适合想快速上手深度学习的人。
[MIT OpenCourseWare Introduction to Computer Science and Programming Using Python](https://ocw.mit.edu/courses/electricalengineeringandcomputerscience/60001introductiontocomputerscienceandprogramminginpythonfall2016/)
书籍:
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning):开源免费。
《Python编程:从入门到实践》:适合初学者。