这个一毕业就可拿30W年薪的热门岗位，实在有很多人已经开始入局了，特殊是一些之前做其它编程措辞的程序员占大头，毕竟这也是一个风口，我从业人工智能算法岗4年多了，本日给大家讲讲从零开始学习人工智能的7个步骤！

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避免之后找不到了。

有哪七个步骤？

1、节制数学根本2、节制Python根本3、学习Python根本工具包（Numpy、Pandas）4、Python可视化5、学习机器学习6、学习深度学习7、找准自己的领域深耕

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希望对大家会有所帮助。

一、数学根本

这里就有很多朋友说了，“数学根本很差怎么办、事情很多年都忘得差不多了、人工智能对数学水平哀求是不是很高？”，虽然人工智能对数学确实会有一定的哀求，但是也没有大家想像的这么夸年夜。

不须要一上来就精通，只要达到大学本科高档数学水平就可以了，须要紧张学习的知识点有：微积分、线性代数、概率论、矩阵论、统计学。
网络上有很多干系的课程和书本，大家可以去查看。

二、Python根本

Python根本确实须要大家一定要节制的，但是不须要太精通，当然，你能够学精通肯定是最好的，我们可以对照一些课程书原来节制以下的知识点：Python环境开拓、Python工具类型、Python语法语句、函数、模块与包、文件操作、面向工具编程、非常处理、正则表达式。

三、Python根本工具包（Numpy、Pandas）

A、Numpy须要节制的知识点：

NdArray、数据类型、数组属性、创建数组、切片索引、广播、位运算、数组的迭代、/字符串函数、数学函数、算数函数、统计函数、排序函数、条件筛选函数、/字节交流、副本和视图、矩阵图、io

B、Pandas须要节制的知识点：

数据构造、series、DataFrame、基本功能、描述性统计、函数运用、索引、迭代、排序、字符串与文本、选项和自定义、统计函数/窗口函数、聚合、缺失落函数、分组、合并/连接、工具组合、日期功能、韶光差、分类数据、可视化、io、稀疏数据

四、Python可视化库

20款Python可视化库：

Matplotlib（推举）、pycharts、seaborn（推举）、Holoviews（适宜交互式）、pyqtgraph、ggplot（与pandas合营利用）、Bokeh（支持web展示）、ALtair（代码少）、pygal、Mpld3、Vispy（利用GPU）、Networkx（创建繁芜网络构造）、plotly、Geoplotlib、Folium（绘制舆图）、Mayavi2、Gleam、Vincent、Python-igraph、Leather

这里紧张推举Matplotlib和Seaborn。

五、机器学习

这里的话，迪迦推举大家去看周志华的西瓜书以及李航的统计学，以及在Github上有非常丰富的学习资源。

六、深度学习

深度学习这块推举大家去看这本花园书，作者是美国的古德费洛。

七、找准自己的领域深耕

比如像：图像、措辞或者是语音，然后去查看该领域的经典论文和方法，以及及时去追踪该领域最新的论文。

总结

大家不要以为学习人工智能很难，最主要的是节制方法，利用流程化思维以及以目标为导向来达到自己的目标，一个想要达成的总目标之下，肯定是有很多的维度组成的，只要我们把所有维度都做好了，自然就可以达到自己的目标。

现在人工智能岗位还是很缺人才的，建议大家早点入局，这样就能节制上风。

末了，如果有须要文章中提及的300G人工智能学习资料，大家可以私信【入门】即可免费领取！

希望可以帮助到大家，如果有问题也欢迎大家留言谈论，我都会只管即便回答。