版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处，谢谢 https://blog.csdn.net/suiyueruge1314/article/details/85030849
入门人工智能初步认知
最近一直想着要不要关于人工智能相关内容，给大家做一个简单的分享，但是又很犹豫！想是因为觉得作为同一个起跑线的初学者，其中很多学习体验可以给大家带来可能些许的参考价值，帮助大家对此版块有一个粗浅的认识和预估，为大家未来的学习时间和计划里提供一个微弱的参考
我知道你们都好奇，数据分析和人工智能相关课程到底对数学要求多高？
高数：求导、积分、梯度、拉格朗日求解、凸优化部分内容
概率论：贝叶斯、极大似然估计、中心极限定理
线性代数：矩阵、矩阵变换 …
学习资源：
入门书籍： 首推 统计学习方法（李航著，精炼浓缩）、西瓜书（周志华，相对通俗），另外强力推荐一本很有趣味的读物（吴军老师的）书叫《数学之美》，可以花两天时间看一下
入门视频： 邹博的机器学习课程或者其他机构的课程资源（因为有代码练习）、吴恩达的Machine Learnin（虽然很多人觉得好，但是个人听过一段时间，虽然有字幕，但英文听起来理解还是不顺畅，个人不作为首推）
在完成初步学习后，再进行项目练习，结合实践，深入理解算法
项目练习： 国内的天池 https://tianchi.aliyun.com 国外的kaggle上更有各类的练手项目
成长路径（阿里天池上面截图的）：
人工智能领域划分：
面试要求：
心得：
1、 学习是有梯度的，需要循序渐进，也可以循序渐进，第一遍很难，第二遍就会清晰很多
2、 学习是一辈子的事情，有些事情一定要做，但是不一定要马上做成，可以在未来的时间里不断努力，慢慢靠近！
所以！只要是自己足够喜欢，持续努力就可以到达，出发吧！