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我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。( 四 )


a) 医疗
b) 无人车
c) 安防
d) VR/AR
e) 机器人
f) 金融
以上这些细分行业说起来就的另开一个回答了，这里不再细说，靠自己了，对哪个感兴趣就往哪个方向上钻，切记贪多嚼不烂，比如看重VR/AR的话平时就多花功夫学习计算机视觉、机器视觉、图像处理、虚拟技术、3D重建等相关知识，至于其他的细分行业就无需深入了，只需看看新闻稍微了解一下常识不至于成为行业白痴即可。

我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。

部分AI公司
4）软实力提升
1.心理类：平时可以多看看心理类的书籍，可能你会问了，这跟AI有啥子关系。关系还真大了，未来AI的发展涉及到的关于伦理、法律、人文等问题时，心理知识很重要，能在一些心理判断上给予你自己的看法以面对未来的种种不可定因素的影响。
2.价值观类：可以看看佛学、哲学等相关书籍和视频，这个也是非常重要的，可以再精神层面让你受益，目前AI发展的阶段还在感知层面，未来还有认知层面，而这个时候就需要人们去思考AI本质是什么，要学会问为什么，而这就需要一些虚的东西（三观、心理、哲学等）来提供基础了，其实有时候技术带来的发展，每次只有20%的人受益，主要原因是精神层面的境界80%的人都没有达到足以抓住技术的变革所带来的机遇，这便是大家熟知的二八法则的一个小方面。
3.商业视角：平时在生活中可以多关注人们的需求本质，锻炼自己的商业敏锐力
下面贴几张用Xmind做的思维导图，不喜轻喷啊！

我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。


我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。

综上是我自己最近学习AI的一些建议和观点看法，如果你已经坚持着做完了，那么恭喜你已经可以自己开车了，至于稳不稳就看你自己平时的功力深不深了。
同志们有用的话，文章左下角是不是有个“点赞”按钮很可爱啊，可爱的话点一个呗！毕竟开车也累啊，虽然刚拿到驾照哈哈 。
“滴，学生卡”，又要上车了。

■网友
学编程语言，python,c++学机器学习算法，吴恩达的公开课，周志华老师的《机器学习》，bengio的《Dewp learning》，没事看看arxiv,顶会论文。多写写代码练手，复现论文代码，如果有更高追求，争取去发表高水平论文。
■网友


在本文中，《Analytics India》杂志给出了学习AI的最佳途径。...
科技领域的天平正在向人工智能倾斜，IT领域的技术人员正在将AI应用到现有产品中。但是对于企业来说， AI人才才是关键。企业培训应有意识地建立在线项目，帮助员工适应新的角色。虽然很多程序员都可以编写代码，但他们还不精通机器学习。尽管行业的炒作和初创公司层出不穷，开发人员或AI新手还是不知道如何开始人工智能的学习。企业家和产品爱好者Shival Gupta提出了一个有趣的观点：在行业不断变化的情况下，全行业开发人员的相互联系和交流远远不够，在未来两年内，如果没有成熟的AI技能，整个行业将裹足不前。在本文中，《Analytics India》杂志给出了学习AI的最佳途径。
我的学校不是很好，我想自学，请大佬们指点我应该怎样学习人工智能。

1. 寻找一些免费的书籍Shival Gupta分享自己初学AI的经验时，强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等），而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。对于那些对深度学习感兴趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）一书是不错的选择。此外，可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。注：想要获取上述提到的几本书，可私信智能观。2.把需要的数学知识整理一下由于微积分和线性代数在AI / ML技术上有广泛的应用，学习它将是一个很好的方法。人工智能爱好者认为，大多数机器学习技术可以简化为线性代数和微积分，比如训练神经网络的反向传播算法。还有，想要深入研究AI / ML，需掌握离散数学、微积分(微分、积分和多变量)、概率和统计、线性代数、回归分析和随机过程(泊松过程、马尔科夫链和布朗运动)。您可以在网上查找免费的学习资源，了解概率理论，了解基于R 语言、推理和算法的统计学习。


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