人工智能入门好难，经常会被问到这个问题。从小白走到现在，总结发现，对于新手来说，需要筑个铁三角来稳固地基：数学基础、编程语言基础、机器学习。有了这些，才算基本具备了入门的条件。

注：分享一个学习交流群 953882093，有不懂的问题可以一起相互讨论

市面上常见教材关注的都比较零散片面，而很难兼顾其他几个方面，所以学习的过程中最常见的问题就是这公式是咋推的？我学这个有啥用？模型懂了咋实现？这就需要自己去找相关的资源来巩固基础。

入门人工智能学习方法

人工智能入行看似难度大，但对入门者来说，也还是有一条通用的学习路径。正如前面提到的，还有很多优秀的入门资料可以大大降低学习门槛，同时激发学习的乐趣。
简单的说，学习方法大概如下：

编程技能
机器学习知识　---->　动手实践撸代码　---->　数据科学比赛　---->　实际项目经验
数学基础

因为人工智能的落地是建立在代码实现的基础之上的，因此前期基础非常重要，尤其是在大数据工业情形下，基础对于项目设计的指导非常有价值。而机器学习是一个将理论算法与计算机工程技术紧密结合的领域，同样需要扎实的理论基础来帮助分析数据，所以需要【编程技能】【机器学习知识】【数学基础】三个方面军齐头并进，才能最终夺取胜利的果实。

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