老码农学新知识，有没有由浅入深，一步一步学习“人工智能”的书籍或者文章系列？

[yazoox]

现在 AI 是一个方向，楼主还是想抽时间学习一下，别掉队太多 /远。 有没有想关的书籍，或者系列文章，能够由浅入深的讲解现在主流的人工智能算法，使用。

比如，通过简单的例子 /编程，加上一定量的数据，实现一个 AI，达到目标。 然后一步一步使用更高级 /更难的例子等待。

不怕写得太简单，就怕讲得不好。

有没有做这方向的兄弟，分享一些经验。都行......

谢谢！

[kajweb]

@joeyFuck 收费的居然能报满。。。

[tinywhale]

我来支持一下楼主。我是做监控视频分析的，但是不管什么行业，最重要的是先把统计学学好，避免常识性错误，知道如何分析和处理不同类型的数据，不同行业涉及到的数据是有很大区别的，比如处理图片和处理文本的流程根本不一样，弄清楚这个你就已经入门啦。下一步才是人工智能或机器学习，因为算法说到最后其实就是输入输出，你得弄清楚你的输入是什么，想获得什么结果，有时候算法不能直接给你想要结果那你怎么转换特征值。祝楼主好运。

[Allianzcortex]

类似 《 ML In Action 》这种书首推李沐的《动手学深度学习》教程，毕竟是 MXNet 核心开发者+CMU PhD + Amazon 首席科学家。https://zh.gluon.ai/ 。

[Allianzcortex]

BTW 这个行业的难度太被看轻了...做 Paddle Paddle/MXNet 这种平台级开发另说，但如果是 research 方向的话对数学要求远远高于编程，你的竞争对手不是学 CS 的人，是各个行业最聪明最有数学天赋的一群 PhD，有数理能力在转行是很轻松的。

[Allianzcortex]

发两张之前保存的图片供参考。



[yanaraika]

1. 目前那些 x 周入门机器学习的性质和某胖的演讲差不多，都只是为了贩卖缓解焦虑的大力丸
2. 真正的深度学习能落地的情景比较少，集中在 CV/NLP 等几个狭小的领域，而且 research 搞得大网络上的 acc 要想落地还有很多距离。传统方法的应用场景（例如中文分词）还很大
3. 不仅是国内，国外需求量大的人才更接近于懂一些 AI 知识，也精通原来本职工作的人。并不是说会了 AI 就能草鸡变凤凰。
4. 偏实用的就看 fast ai 的那一套 Practical Deep Learning For Coders, Part 1，和 google 的 ml crash course。之后再深入的话就去看 cs229。统计学习方面需要的知识和数学系搞的那一套关系不大，如果跟不上回去补下高数、概率论、线代三门就好，如果补不上那只能做做应用了。不过大多数时候作为 sde 前两门课的 ml 已经足够实用了。

[dartabe]

这行业就是数学为主

[tsvnam1]

萌新：大佬大佬，我想学习一下 AI
大佬：建议先考个数学方向的研究生
萌新：好的
大佬：emmmm
萌新：考完了，请问下一步怎么做呢？
大佬：啊啊啊，你才是大佬吧！

[VoidChen]

做了挺多准备工作，刚开始学。
你要结合你自己熟悉的语言，比如我现在公司用的是 scala，我就用 spark MLlib 开始学，从头看到尾。
然后学习任何一门编程技能不都是先会用， 再探究原理，最后才是优化改进吗（反正我是这样学过来的）
数学不用担心，等需要再去看，不然永远在门外徘徊（亲身经历）
另外就是持之以恒吧
这个我刚开的博客： https://voidchen10.github.io/
里面准备记录我的机器学习历程，在一点一点写

另借个楼，希望认识一些能一起探讨的小伙伴 QAQ

[VoidChen]

@VoidChen 补一句，机器学习分很多方向，虽然基础一样，但是后期发展分支挺多的，比如我感兴趣的是图像处理那一块，后面就要关注深度学习的东西，建议学之前先用个大概的认识

[wwuha]

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/
我看的是 coursera 上的机器学习，没对比过 cs229 课程，不过都是 Andrew Ng 上课的，应该差别不会太大

[realkenshinji]

我现在都是在听这个 podcast http://ocdevel.com/mlg，里面是一个程序员记录了自己学习 ML 的过程以及相关内容分享

[realkenshinji]

@realkenshinji 另外这个 podcast 的主播是 HabitRPG 的 CTO， 我才发现

[VoidChen]

@realkenshinji 居然有大牛在做一样的事。。收藏了，下班回家看看

[sdijeenx]

告诉 LZ 个小秘密，人工智能 or 机器学习以前不在计算机科学专业研究范围内╮(╯▽╰)╭

[saulshao]

cousera 的 machine learning 课程非常好，但是确实需要一点数学基础。不过如果楼主以前的数学名词没忘光,应该能看懂。

[yazoox]

看了楼上兄弟们的分享，我觉得，我能够把“调参”学会，就很牛 B/不错了......