神經網絡，人工智能這塊怎麼入門？有比較強的程式設計背景，工程能力，這段看了本模式識别的書，被裡面的數學搞哭了，全部還給學校老師了。難道一定要把數學撿起來才能入門嗎
是需要一定的數學基礎的，因為第一個大的核心基礎課程就是數學，接着是程式設計技能！
随着人工智能的快速發展，神經網絡成為了這一領域的核心技術之一。如果你對神經網絡和人工智能感興趣，想要入門并掌握相關知識，下面給出了7個步驟，幫助你快速起步。
1、打下數學和統計基礎
神經網絡和人工智能需要一定的數學和統計知識。建議先學習線性代數、微積分、機率論和統計學等基本概念，為後續的學習打下堅實的基礎。
2、學習程式設計技能
程式設計是學習神經網絡和人工智能的關鍵一步。Python是廣泛應用于機器學習和深度學習的語言，建議從學習Python程式設計語言開始。掌握基本的程式設計概念，如變量、條件語句、循環和函數等。
3、掌握機器學習基礎知識
機器學習是人工智能的核心領域之一。了解機器學習的基本概念，如監督學習、無監督學習、回歸和分類等。學習常用的機器學習算法，如線性回歸、決策樹、支援向量機和樸素貝葉斯等。
4、深入學習神經網絡
神經網絡是人工智能的重要組成部分。學習神經網絡的基本概念，如神經元、激活函數、前向傳播和反向傳播等。了解常見的神經網絡結構，如多層感覺機（MLP）、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等。
5、探索深度學習架構
深度學習架構能夠簡化神經網絡的建構和訓練過程。學習使用流行的深度學習架構，如TensorFlow、PyTorch和Keras等。這些架構提供了豐富的工具和函數，幫助你更輕松地實作神經網絡模型。
6、實踐項目鍛煉技能
通過實踐項目來鞏固所學知識。選擇一些開放的資料集，嘗試使用機器學習和深度學習技術解決實際問題。參加線上競賽，如Kaggle，與其他人分享學習經驗并提升自己的技能。
7、持續學習和探索
神經網絡和人工智能領域一直在不斷發展和演進。保持學習的态度，跟蹤最新的研究成果和技術進展。閱讀相關領域的學術論文、關注業内專家的觀點，參加研讨會和教育訓練課程，與其他從業者交流和分享經驗。通過持續學習，你将能夠不斷提升自己的技能，并掌握最新的神經網絡和人工智能技術。
通過按照以上7個步驟入門神經網絡和人工智能，你将逐漸建立起堅實的基礎，并能夠深入了解和應用這些技術。神經網絡和人工智能的世界充滿着無限的可能性，希望你能夠通過不斷學習和實踐，成為這一領域的優秀從業者。加油！對此大家是怎麼看的，歡迎關注我創業者李孟和我一起交流！