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此文是想要進(jìn)入人工智能這個(gè)領(lǐng)域、但不知道從哪里開始的初學(xué)者最佳的學(xué)習(xí)資源列表。原文是 Ray Alez編寫的“Artificial Intelligence resources”，簡(jiǎn)單翻譯后供大家參考。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最佳介紹，請(qǐng)觀看Coursera的Andrew Ng機(jī)器學(xué)習(xí)課程。 它解釋了基本概念，并讓你很好地理解最重要的算法。

這些不錯(cuò)的資源你可能也感興趣:

1. Perer Norvig 的Udacity Course on ML（ML Udacity 課程）

2. Tom Mitchell 在卡梅隆大學(xué)教授的 Another course on ML（另一門ML課程）

3. YouTube上的機(jī)器學(xué)習(xí)教程 mathematicalmonk

二、深度學(xué)習(xí)

關(guān)于深度學(xué)習(xí)的最佳介紹，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不會(huì)深入到困難的數(shù)學(xué)，也沒有一個(gè)超長(zhǎng)列表的先決條件，而是描述了一個(gè)簡(jiǎn)單的方法開始DL，解釋如何快速開始構(gòu)建并學(xué)習(xí)實(shí)踐上的一切。它解釋了最先進(jìn)的工具（Keras，TensorFlow），并帶你通過幾個(gè)實(shí)際項(xiàng)目，解釋如何在所有最好的DL應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)的結(jié)果。

之后，為了更深入地了解，這里還有一些有趣的資源：

三、人工智能

“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：現(xiàn)代方法） 是關(guān)于“守舊派” AI最好的一本書籍。這本書總體概述了人工智能領(lǐng)域，并解釋了你需要了解的所有基本概念。

來自加州大學(xué)伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能課程）是一系列優(yōu)秀的視頻講座，通過一種非常有趣的實(shí)踐項(xiàng)目（訓(xùn)練AI玩Pacman游戲 ）來解釋基本知識(shí)。我推薦在視頻的同時(shí)可以一起閱讀AIMA，因?yàn)樗腔谶@本書，并從不同的角度解釋了很多類似的概念，使他們更容易理解。它的講解相對(duì)較深，對(duì)初學(xué)者來說是非常不錯(cuò)的資源。

大腦如何工作

如果你對(duì)人工智能感興趣，你可能很想知道人的大腦是怎么工作的，下面的幾本書會(huì)通過直觀有趣的方式來解釋最好的現(xiàn)代理論。

我建議通過這兩本書入門，它們能很好地向你解釋大腦工作的一般理論。

其他資源：

四、數(shù)學(xué)

以下是你開始學(xué)習(xí)AI需要了解的非?；镜臄?shù)學(xué)概念：

微積分學(xué)

1. Khan Academy Calculus videos（可汗學(xué)院微積分視頻）

2. MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT關(guān)于多變量微積分的講座）

線性代數(shù)

1. Khan Academy Linear Algebra videos（可汗學(xué)院線性代數(shù)視頻）

2. MIT linear algebra videosby Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT線性代數(shù)視頻）

3. Coding the Matrix（編碼矩陣） - 布朗大學(xué)線程代數(shù)CS課程

概率和統(tǒng)計(jì)

1. 可汗學(xué)院 Probability（概率）與Statistics（統(tǒng)計(jì)）視頻

2. edx probability course（edx概率課程）

五、計(jì)算機(jī)科學(xué)

要掌握AI，你要熟悉計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程。

如果你剛剛開始，我建議閱讀 Dive Into Python 3（深入Python 3）這本書，你在Python編程中所需要的大部分知識(shí)都會(huì)提到。

要更深入地了解計(jì)算機(jī)編程的本質(zhì) - 看這個(gè)經(jīng)典的 MIT course（MIT課程）。這是一門關(guān)于lisp和計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)的課程，基于CS-結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)程序的解釋中最有影響力的書之一。

六、其他資源

1. Metacademy- 是你知識(shí)的“包管理器”。 你可以使用這個(gè)偉大的工具來了解你需要學(xué)習(xí)不同的ML主題的所有先決條件。

2. kaggle- 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)