1、基础知识准备
数学基础:线性代数、微积分、概率论与统计、信息论等。
编程基础:Python 是 AI 领域最常用的编程语言。熟悉 Python 基础语法,了解如何使用 Python 进行编程。
2、学习资源
在线课程
Coursera:提供了许多大学级别的 AI 和机器学习课程,如斯坦福大学的机器学习课程。
edX:同样提供了丰富的 AI 和机器学习课程,包括哈佛、MIT 等名校的课程。
Udemy:有很多关于 AI 和机器学习的课程,价格合理,有时会有折扣。
书籍
《Python Crash Course》 by Eric Matthes:一本很好的 Python 入门书。
《Deep Learning》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville:一本深度学习领域的经典教材。
《Pattern Recognition and Machine Learning》 by Christopher M、Bishop:机器学习领域的经典教材。
博客和网站
Towards Data Science:一个 Medium 上的专栏,发表了很多关于数据科学、机器学习和 AI 的文章。
KDnuggets:一个关于数据科学和机器学习的网站,有很多文章和资源。
arXiv:一个预印本服务器,可以找到最新的 AI 研究论文。