人工智能、机器学习现在被吹的这么火（实际上也蛮厉害的），越来越多的小伙要加入到这个大家庭中来啦，那么最大的问题也就随之而来了，如何学习人工智能呢？万事开头难，如何走第一步十分关键，学习的成本现在来说还是蛮高的，我们不可能一味广泛的学习而不去赚钱嘛！下面咱们就来说说当下最合适的学习规划！
好多问题呀，大家的问题可能更多，咱们重点关注于：
（1） 语言如何选择?
（2） 该从哪里开始？学什么？怎么学？
（3） 算法就要涉及到数学啦，怎么办呀！
（4） 学了之后怎么用？案例怎么做？
No1. 语言的选择肯定是Python无疑了，为什么？
人生苦短…这句我就不说了，最主要的原因在于大家都在用，公司里你的同事和老大都用Python玩数据建模型，你难道还敢不用吗！（说白了，我一天能干完的活我要花两天吗？当然不需要的！）具体来说：
1. 难度：有任何语言基础学习Python你会觉得简单到家了
2. 实用性：能用一行代码，何必用十行呢？
（我们的定位通常都是工程师，而非科学家，能干活更重要）
3. Python工具库：这些简直太多了，基本上你能想到的现在都有了
（我们常用的：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，Tensorflow）
4. 广泛性：大家都在用，各大公司开源工具库都有Python接口，并且都是主流，我们实际干活很大程度上都是使用这些库来帮助我们完成任务。
No2. Python应该如何学习？
1. 有其他语言基础：简单过一遍语法，直接上手应该没有什么问题
2. 第一门语言：初级内容边学边写，高级内容暂时不需要
（我觉得语言只是一门工具，不需要先都学彻底了才能干活，边做事边学习应该会加深理解，忌光看书不练习）
3. Python这么多库，这么多函数，我需要都记下来吗？
（其实这些依旧是工具，记它干嘛？我觉得重点在于知道每个库能做什么，大概用哪个函数，等实际用的时候还是需要查一查API的，这么多参数都记下来太不符合实际，动手查的能力也很重要！）
学习是一件苦事，但是也得按照合适的方法，这些都是我的个人建议，大家可以参考，总的来说，我觉得语言知识一门工具，边用边学是最好的方式，千万不要花几个月先学个Python再去用，这样等你用的时候也忘的差不多了！
No3. 人工智能我该怎么学呢？
人工智能听着这么牛的一个词，那到底该怎么学呀？这个圈子太大了，但是基础是不会变的就是我们的机器学习，它是咱们后续学习的保障也是最核心的内容了！人工智能的大家庭中有很多比较高大上的词，这些虽然很牛，但是核心都离不开机器学习的！具体来说：
1. 人工智能是一个很大的圈子，但是基础必然是机器学习。
2. 什么是机器学习呢？说白了就是你告诉机器你想做什么？并且给它一堆数据让它模仿着去做！
（比如，咱们上高中，老师会告诉我们一个目标就是考高分，然后给我们一堆练习册和答案，我们的目的就是让我们做的题的解和答案一致并且在高考中获得良好的表现）
3. 机器学习需要学什么？算法、数据、程序、评估、应用。
No4. 机器学习能做什么？
机器学习在数据挖掘、图像识别、语音和自然语言处理中有着广泛的应用。
机器学习能做的就太多了，数据处理分析，图像识别，文本挖掘，自然语言处理，语音识别等等。各大公司也是越来越注重这方面啦，都在比技术！应用面还在慢慢拓展，越来越多的公司开始重视机器学习的作用啦！
No5. 机器学习的流程？
一个常规的机器学习套路：
1. 数据搜集与预处理
2. 特征选择与模型构建
3. 模型评估与预测
机器学习处理任务的流程说起来还是比较简单的（做起来你就知道了！），让机器做事情你得有数据（非常重要）才行，选择一个合适的机器学习算法，让它去学吧，学完之后我们评估搞定了就开始用吧！
No6. 机器学习我该怎么学？
机器学习我该怎么学呀？我觉得算法与应用都是很重要的，很多人都忽略了算法的推导，这对你之后的应用肯定是不利的，因为我们要做事情不能盲目去做，需要知道为什么要这么做！我最常说的一句话就是哪里不会点哪里（其实是广告看多了），查找资料的能力也很重要，遇到问题了还是要及时解决。
1. 机器学习本质包含了数学原理推导与实际应用技巧。
2. 机器学习中有很多经典算法，既然要学习，那就需要清楚一个算法是怎么来的（推导）以及该如何应用。
3. 数学重要吗？非常重要的，大学的数学基础即可，如果你都忘了，大致的印象还是有的吧，我觉得与其从头学过一遍数学，不如边学边查，一个合适的做法就是哪里不会点哪里，我每天也在查很多知识点。
4. 一定要学数学推导吗？我会用不就可以了吗？有句老话，不光要知其然还要知其所以然，这对我们的应用具有很大的帮助。对于在校的同学们，推导肯定是重中之重了，因为对于我们来说学习的目的就是转换成自身的资本让我们更有竞争力，面试与笔试的时候，这些推导全来了；对于在职兄弟，如果要转行，让你看数学你肯定要疯的，重点在于如何应用库的使用，完整项目如何构建，从头到尾的流程。
No7. 现在很火的深度学习是什么？
1. 深度学习是机器学习中神经网络算法的延伸，只不过应用的比较广。
2. 深度学习在计算机视觉和自然语言处理中更厉害一些。
3. 那我学机器学习还是深度学习啊？一切的基础都是机器学习，做任何事情没有坚实的基础只会越来越迷茫，机器学习值得你从头开始。
深度学习现在太火了，那它是什么呢？说白了就是机器学习的一个分支，建议大家还是先从基本的机器学习算法开始，逐步过度到深度学习（很难一口吃成个胖子）。
No8. 机器学习怎么动手去做？
1. 只有实际应用啦，才觉得没白学，那么去哪里找案例呢？最好的资源：Github，Kaggle，各大资源分享点
2. 案例的积累作用很大，其实我们干活是什么样的呢？主要就是在模仿，我们并不是科学家，能做事才能有用的，既然人家是这么做的，并且做的不错，那我们去模仿做出来的就是我们自己的！
3. 很少从头开始去写一个项目，通常都是按照之前的某种套路照搬过来，实际上大部分公司都这么做，建议大家先学会模仿，再去创作吧！
案例资源怎么找呢？Github上满满都是，Kaggle竞赛提供了完美的环境，这些都是我们最常逛的地方啦！
独学而无友，则孤陋而寡闻。自学的过程中如果能有导师的帮助、小伙伴的合作、社群的支持，那么你的提升将会很快。那么对于是否有一种快速提升的捷径？
A: CDA A+Python机器学习工程师。本课程由CDA数据分析师人才教育品牌联合美库尔、GrowingIO、DataCastle等知名企业及数据界具备成熟项目经验的大牛名师联合打造，基于目前最火的编程软件PYTHON，针对机器学习、数据挖掘、深度学习工程师岗位的一套系统性在线学习方案。
本门课程为A+系列课程Python机器学习方向。A+学位不同于其他短期专题性或短视频类课程。之所以叫学位，是因为这是一项学期化+体系化+考核化的长期学习项目，学员需要经过各个阶段的学习和考核，并且完成期末项目实战方可毕业。毕业后学员具有一定的学力专业称号，标志着学员学历的头衔。通过企业共同背书的联名认证，可帮助学员找到更好的工作，提升更高的职业发展平台。具体课程来说，它拥有：
1. 垂直的专业深度。从Python的基础编程、爬虫技术、数据分析到数据挖掘、机器学习、深度学习以及计算机视觉与自然语言处理技术等垂直深入，扎实专业技能功底。
2. 横向知识宽度。加入行业跨界知识与来自零售电商、互联网、金融等领域的应用场景模块，如“客户分群精准营销、信用风险管理、新闻文本挖掘、音乐推荐系统、情感分析、人脸识别、机器翻译让AI写诗”等，引入更多的场景和前沿案例。
3. 纵上创新力度。突破传统思维的局限和传统数据分析的方法，加入目前最前沿的机器学习技术以及企业级大型项目案例，实战最领先的成功应用，创新落地。课程体验方面，A+学位课程更贴合学员在线碎片化学习的需求和习惯，加入在线练习功能和课后作业指导服务，为每一位立志于在数据科学领域有所建树的学员提供完美、贴心的在线学习解决方案。
第一阶段：人工智能必备Python基础
学习使用Python编程基础和基础库的使用。你将了解Python的数据类型，学会使用变量存储数据，掌握使用内置的函数和方法以及函数的使用。
第二阶段：机器学习必备数学基础
线性代数和高等数学是机器学习的基础。在这一部分中，你讲从零基础开始学习线性代数中的向量以及交点知识和实现向量的基本操作。
第三阶段：机器学习必备统计学基础
学习统计学的概率论基础、统计量与抽样分布、计算描述性统计数据、参数估计、假设检验和方差分析。培养学员基础的统计鉴定思维和能力。
第四阶段：Python数据分析与可视化技术
学习使用Python了解数据分析的主要步骤，运用Python和Pandas处理多个数据集；并通过数据分析实战案例，学习使用Numpy，Pandas，Matplotlib进行数据清洗、探索、分析和可视化。
第五阶段：机器学习入门算法及案例实战
在这里，你可以学习到机器学习的基础知识，并了解一些入门的机器学习可以完成的任务，如分类和回归问题，算法涉及回归分析、聚类与降维分析、贝叶斯算法、决策树算法等，并结合案例实操。
第六阶段：机器学习进阶算法及案例实战
你会学习到前言和进阶的机器学习算法，比如EM算法、推荐系统、支持向量机、时间序列、Xgboost算法。并结合案例实操。
第七阶段：深度学习入门
深度学习是当今世界上最火热的一类机器学习方法，在许多领域中甚至超过了人类的能力。在这一部分课程中，你将学会使用Tensorflow，并且学习卷积神经网络等知识。
第八阶段：计算机视觉与自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本阶段我们将使用Python实作案例来体会自然语言处理的魅力。
第九阶段：数据挖掘实战案例
案例式的学习实际上是本课程的特色之一，几乎在全程的教学中我们都会穿插案例来讲解与实际操作。这里我们将介绍一些各行业大型的数据挖掘案例，如京东用户购买意向预测、房价预测案例、股价时间序列预测、电力敏感用户分析。
第十阶段：深度学习、机器学习大型案例
本章我们将接触到一些有意思的深度学习案例，如人脸检测、让AI自己写诗、LSTM情感分析、对抗生成网络、文本分类任务等。
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