作为一个学习者，什么样的学习方式、学习路径能够帮助我们更高效、便捷的入门人工智能，不至于错过奔驰而过的“AI”号列车？
人工智能时代持续发展，成为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，不仅受到政策的支持，国内人工智能市场规模也在不断攀升，相应地对各行各业的人员也产生了巨大的影响，人工智能相关专业掀起了热潮，并且非计算机专业也被迫卷入“转型升级”的道路中。
作为一项具有一定门槛的学科，如何避免陷入低效率的学习困境和低质量的培训陷阱？从大厂的招聘经验也能见微知著，科班出身所代表的系统化以及论文竞赛所代表的含金量是拓展职业生涯的敲门砖。小Mo来着浙江大学计算机学院，由于团队的背景与所从事的事业参与了从K12到高校的许多人工智能专业建设方案，今天想为大家简单介绍从受欢迎的Python语言入手，如何开始人工智能学习。
在有一定编程语言基础后，需要扎实高效地提升人工智能能力。学习规划可分为以下几点：首先学习python后要建立数据建模思维，了解人工智能的基本理论，这是要求了解机器学习的基本模型，而后机器学习以及深度学习等内容，它是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂理论等众多学科，所以机器学习算是一种综合性较强的学科，Mo平台上对机器学习路径进行了重塑与整理，建立了1. 数学基础 2. 算法基础 3. 实训实战在内的完整学习路径。
1. 数学基础方面
主要包括统计学的内容。线性代数是数学基础中重要的内容，也是大学的必修课，它是利用回归方程对一个或多个自变量和因变量的关系进行建模的一种分析方式。因为机器学习中可能应用到代价函数与梯度下降算法等，所以数学基础的重要性不言而喻，如果忘掉了也没有关系，哪里不会补哪里，可以推荐大家看《线性代数及其应用》这本书，这本书涵盖范围广，也有应用的介绍；其次也可以在B站上搜索优质up主的分享和讲解内容，注意要仔细辨别，防止内容参差不齐导致观看体验较差。
当然Mo平台也有相关教学视频和完整体系免费的学习，将单纯的数学知识融入人工智能的具体应用中，有针对性地展开对人工智能要求的数学基础方面的讲解。
2. 算法基础方面
主要涉及模型的评估和选择、搜索求解、决策树、支持向量机、贝叶斯等算法，通过这些内容学习进行一些简单的问题解决方法，并且通过Python实现，如对地图迷宫路径的规划中采用广度深度的搜索解决；对像围棋的棋类采用蒙特卡洛树搜索；利用监督学习的方法构建决策树等等。
第三阶段可以分为两部分，第一个是了解深度学习框架，主要包括Mindspore、Pytorch和Tensorflow三个框架。第二个是学习深度学习的相关内容：计算机视觉和自然语言处理。
简单介绍三个机器学习框架：
- Mindspore是端边云全场景按需协同的华为自研AI计算框架，为全场景AI的模型开发、模型运行、模型部署提供端到端能力，实现更好的资源效率，同时降低了AI开发门槛，助力普惠AI。
- Pytorch 是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它不仅能实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，主要服务于提供强大灵活性和高速的深度学习研究平台。
- Tensorflow 是一个端到端开源机器学习平台，他拥有全面灵活的生态系统，其中包含各种工具，库和社区资源，作为业界使用广泛的深度学习框架之一，它在工业界拥有完备的解决方案和用户基础。
关于新手深度框架的选择回答者众多，可以参考CSDN以及知乎的相关回答。
最后是在神经网络算法应用上，人工智能研究的一个重要方向是计算机视觉与自然语言处理。
- 计算机视觉就是研究如何让机器“看”的科学，具体应用在如工业机器人、自主汽车导航、视频监控、医学图像分析系统或地形模型等，涉及各个产业。
- 自然语言处理是一门融合语言学、计算机科学、数学于一体的科学，它主要应用于信息抽取、自动文摘、语音识别技术。根据这些，对人工智能感兴趣的同学可以自主选择研究方向来确立学习方向。
目前的主流平台就是Kaggle和天池，
- Kaggle优势就是分享的社区，比赛的讨论区有大量的大佬观点和思路，可以汲取到新的路径。
- 天池是国内的机器学习网站，分享氛围较弱，但有很多针对初学者的入门教程与一些算法竞赛讲解。此外可能还有一些大厂的竞赛，不过需要大家在相应网站关注。
以上就是今天小Mo分享的全部内容了，总结来说，目前就线上人工智能教育行业公益性与免费性学习产品很多，他们大都便捷实惠，可以让学习者在足不出户的闲暇时间就学习到一部分相关专业课程，同时他们提供给学习者的选择也很丰富，大家可以根据自己的理解选择适合自己的产品，根据自己的方向来确定学习路径和内容，当然希望大家多多关注Mo(https://momodel.cn)我们祝愿对人工智能感兴趣的同学们在人工智能的道路上越走越远。
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