零基础入门人工智能可以读哪些书

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人工智能入门不简单，但是也没想象中的难。因为一个人要想做成一件事的话，没什么做不到的。

大致的了解人工智能是首先要做的事情。

这张图可能你见过很多次，它表示人工智能学习的层次，也可以说是一个递进关系。而每一个层次下面要学习的知识也是不一样的👇👇👇。

图中所展示的 AI 基础对应图 1 中第一块人工智能部分要学习的内容，这部分是一切学习的基础，它对深度学习至关重要。

因为如果你没有微积分的基础，不会求导数偏导数，不知道链式法则，线性代数不通皮毛，是很难进入到深度学习的。

入门阶段看什么书

在这个阶段你首先需要学会一门编程语言，如果你真的是小小白，那就推荐你从 python 入门，因为语法简单，容易上手。

课程我就不推荐了，B 站上，慕课网上，学姐的知乎上都推荐过很多课程了。如果你有需要，就去找一下。

书籍我推荐这一本《由浅入深学习 python》。

在我以前很多的文章中我都推荐过这本书，为什么推荐就不多赘述了，网上夸它的内容很多，所以咱们听话，看就完了！

学习完语言之后的这一阶段同时需要初步了解神经网络基础。

这里学姐推荐一本《python 神经网络编程》。

这本书要说好在哪里，那就是浅显易懂，非常适合入门。知乎有一大神专门为这本书写了一篇文章。

传送门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97575717

开始学框架读什么书

那么走到这一步的时候你就应该开始去学习一下框架了，这是开始机器学习和深度学习的基础。

框架有很多种，Caffe、tensorflow，pytorch,CNTK 等等，但是 0 基础入门人工智能建议从 pytorch 入手，相比于其他框架，它抽象层面的内容偏少，初学者也比较容易能理解，并且实操起来更加节约时间~

看官方文档是最快的学习方法，https://pytorch.org/blog/pytorch-1.9-released/

官方也出了一本书：

同时还为这本书配套了教程：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book

其实通过官方教程中给出的这个图片你就能总结出，通过框架怎么一步一步的进阶到机器学习和深度学习了。

进入机器学习和深度学习

这两个为什么一起讲？因为很多同学都问过我是先学机器学习还是先学深度学习。

首先机器学习包含深度学习，机器学习主要学习模型结构。

深度学习是机器学习某一板块的深入研究，也可以说更高一级研究。“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关。

所以，你可以直接开始深度学习，在用到机器学习的时候，再去学习那个解决问题的方法也不是不可以。因为机器学习的范围大了。

关于机器学习和深度学习的区别解释，大家可以看一下知乎的这个回答。

传送门：

https://www.zhihu.com/question/57770020/answer/542298413

机器推荐书籍

学姐推荐《西瓜书》，这本书每次都会说到。

关注学姐带你玩 AI 公众号回复“西瓜书”

没基础的读者从头囫囵读，建议最好不超过两月，读不懂的跳过去。给读者搭建不偏学派的整体框架，建骨骼，是本书第一层用处。然后建议找别的材料读，长肉，这样的读物常见。再回来读本书，或许会发觉好多东西原来那么简单，这是提筋节，本书的第二层用处。再去别处学，全面积累，到一定时候回来或许能有点豁然贯通感，通经络，是第三层用处。写的时候就是冲着这去的，希望出一本有助不同层次读者的耐读之书。有读者体会了，作者就算没白下功夫。

——周志华老师微博

所以，读这本书你可能就需要配着一些机器学习的视频来学习。

视频传送门：

https://h5.deepshare.net/class/detail?id=115

B 站上也有很多免费的机器学习的课程，最著名的就是吴恩达的机器学习课。学姐个人觉得吴恩达的机器学习还是很适合没有基础的人学习的。

传送门：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

除了西瓜书还有一本《南瓜书》值得一看。