新手怎麼入門人工智能（AI，深度學習，機器學習，神經網絡）

原創文章，從剛開始（2019-10-20）記錄下自己學習AI之路，希望對後來者有一定的幫助

背景：

1. 之前從事音頻相關的開發，但是工作經曆偏硬體，主要是電聲。有一定的數學基礎（線性代數、機率論、微積分），很多概念熟悉，但是不深入；

2. 之前隻有matlab程式設計的經曆，腳本語言，很多時候隻是做做分析，跟實際的應用有一定的差别；近兩年因為工作的原因，開始拾起C語言，基本上能用C語言寫音頻庫，看代碼基本沒有什麼問題，但是為了友善，隻是在VS裡面整，對linux不了解。

起因：

AI也火了好幾年了，之前因為不甚了解，總覺得要從事這方面，需要花大量的時間深入進去，因為工作，時間、學習成本較高，是以一直抵觸，直到最近慢慢的自己從事的這方面行業内也在往深度學習上靠，是以才開始慢慢了解；後來發現現在這方面的架構實在太成熟了，好像人人都在搞，課程一堆，如果不是需要完全精通理論，實際上由很多資源、途徑可以慢慢進入AI領域。

1. 從0接觸 - Andrew Ng的機器學習

        網上搜了很多教程，了解大名鼎鼎的Andrew Ng的《機器學習》，于是開始上www.cousera.com學習這門課程，後來為圖友善，在網易雲課堂學習（由中文翻譯），同時coursera上做測試、送出程式設計作業。Andrew Ng的課程淺顯易懂，老外的教材或者課程大多一個優點就是，概念淺顯易懂，碰到由難度的或者暫時不好解釋的，就提醒你說，你暫時了解到這裡就可以了，後來會慢慢講到，不要着急，把這些基本概念掌握好就可以了，不像國内的教材或課程，怎麼難、怎麼複雜就怎麼來，以顯得自己的東西高大上。《機器學習》的程式設計作業是用的matlab（不會的，上手也很容易），裡面的程式設計基本類似于填空題，程式架構都搭好了，按照提示謝謝簡單的腳本語句就可以。

學完《機器學習》後，對這方面算是有了一個簡單的了解。至少概念上了解了AI、深度學習、機器學習，以及背後簡單的原理，完全抵消了我的畏難情緒，讓我開始決定對這方面開始投入經曆。

2. 基礎工具：python，numpy，matplotlib, keras

        之前一直用的matlab，matlab現在AI的工具箱越來越成熟，估計也是市場方面的原因、壓力大，這兩年matlab這方面更新很快。但是目前AI産業方面基本上用的是python，是以決定轉移陣地，選擇python。

       因為有matlab和C程式設計的經驗，但是程式設計動手能力不強，是以找了個CSDN上找了個視訊來學習，《Python入門視訊精講》這個課程相對較簡單，而且基本的内容都涉及到了，是以花了兩三個晚上，過了一遍。買了一本《Python基礎教程（第3版）》慢慢精讀。

        AI方面的資料處理主要是numpy，numpy就相當于matlab的基本資料操作，是以因為很多資料操作的基本概念都有，于是就在CSDN上找了numpy的課程開始過，這是下一周工作之餘需要花時間完成的任務。

-----------（19.10.20）-----------未完待續