关于人工智能、机器学习、深度学习的关系如下图所示，在我看来个中并没有明显的区分。

入门人工智能我们到底该学些什么呢。
我结合着自己学习经历和事情经历，给大家说几个部分。

一、数学根本部分

学习人工智能，要有一些数学根本，好在哀求的数学根本都是高中及大学的层次，相信大家都学过。
纵然忘了，再去探求以前的影象也相对随意马虎一些。
我列举下必备的知识。

1.线性代数（矩阵、特色值、特色向量、秩）

2.微积分（极限、导数、拉格朗日中值、泰勒级数展开）

3.统计学 (干系性剖析、期望、方差、分布、指标)

注:很多文章都说凸优化的知识，实在凸优化多数都是用在研究领域，对付刚入门浸染不大，暂时不建议大家看。

书本方面：去翻下大学干系课程教材即可。
不建议从头开始学，很耗时，去翻翻上面说的几部分内容就可以。
如果以为不足可以再去看看吴军的《数学之美》和李航的《统计学习方法》。
这两本书还是比较经典的。

二、Python措辞根本

现在机器学习中，Python措辞用的居多。
如果你是程序员出身，已经有过Python,C++,Java措辞的话，这一步就很大略了。
如果你现在还不懂编程措辞，也没紧要，Python是一门很大略的措辞。
Python措辞实在也有难点，但好在机器学习里面用不上，是不是有难以掩饰笼罩的激动，相信大家经由1周韶光基本就可以运用了。
我给同学们列举下该学习哪部分。

根本部分：推举给大家一个网上的教程，如果这个链接失落效了，也可以自己在搜索引擎上搜《Python3教程》关键字(这里推举大家学习Python3，如果已经有了Python2的根本，也可以忽略) https://m.runoob.com/python3/。

模块部分：Numpy、Pandas、Matplotlib。
这几个是须要大家节制的。
大家自己在搜索引擎上搜。

其他的呢，可以看下scikit-learn这个模块。
他是机器学习的一个Python库。
有很多机器学习方面的模型，用scikit-learn可以很快的实现。
大家也可以在理解机器学习之后，再学习也可以。

三、机器学习根本

这一部分内容还是很多的，讲的都是一些经典的入门算法，大家要好好的感想熏染下这些算法的精髓。

线性回归、梯度低落、逻辑回归决策树和随机森林（ID3、C4.5、CART、GBDT、RandomForest）SVM (软间隔、丢失函数、核函数、SMO算法、libSVM)聚类(K-Means、聚谱类SC)EM算法(最大似然估计、Jensen不等式、稠浊高斯分布、主题模型pLSA)主题模型LDA隐马尔可夫模型

书本方面:Andrew Ng — Machine Learning Coursera from Stanford

有了上面的根本，选择一门由浅入深的课程来学习。
根本打下后，对机器学习已经有了充足的理解，可以用机器学习来办理一个实际的问题。
办理实际问题的时候，可能涉及到上面根本部分的延伸，相信有了上面的根本部分，再连续学习起来就随意马虎很多。
通过实战履历积累往后，可以考虑连续进行学习。
这时候有两个选择，深度学习或者连续机器学习。
深度学习是目前最火热的机器学习方向，这里推举大家选择TensorFlow框架。
它是谷歌公司的开源框架，虽然说并不是最早的，但是无论它背后的技能沉淀，还是它的更新速率都是好的。
也在开源的浩瀚深度学习的框架中遥遥领先。
深度学习个中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。
除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。
如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。
学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。
这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码；学术界的可以看特定领域的论文，为办理问题而想发论文。
无论哪者，都须要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能稽核和磨炼水平。
经由这个阶段往后，可以说是踏入AI领域的门了。

入门之后也算是值得高兴了，但是你离精通实在还有很远的一段路要走，想要在这个行业长久地活下去，内功的修炼要比外功主要得多，不然会活得很累，也很难得到一个精良的晋升空间。
入门之后，赶紧找一家公司去事情。
在事情中会把你学习的知识交融贯通。
而且刚步入公司，也会有一些大拿级别的人带你。
这样的话，对你今后的发展都有很大的帮助。

其余列举一些口试中常常考的知识点。

线性回归数学推导

可用性评估：获取难度、覆盖率、准确率

特色洗濯：洗濯非常样本

采样：数据不屈衡、样本权重

单个特色：无量纲化(标准化、归一化)、二值化、离散化、缺失落值（均值）、哑编码（一个定性特色扩展为N个定量特色）

数据变换：log、指数、Box-Cox 降维：主身分剖析PCA、线性判别剖析LDA、SVD分解

特色选择：Filter（干系系数、卡方考验）、Wrapper（AUC、设计评价函数A、Embedded（L1-Lasso、L2-Ridge、决策树、DL）

机器学习算法：LR，GBDT，XGBoost, lightGBM

深度学习根本：BP算法，dropout, BN等

深度学习算法：CNN,RNN,LSTM,GRU,GAN等

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