一个新兴产业的崛起势必造成相关领域工作出现巨大人才缺口。
高薪和机遇的双重诱惑让众多人才想要跨入AI的大门。
这时有一套好的学习方法会给前进的道路减少不少阻力。
其实人工智能并不仅仅包括机器学习。
现如今基于统计的机器学习占据着主导地位。
最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。
可以说，学习AI主要是学习机器学习。
人工智能、机器学习、深度学习三者之间关系
如何跨入AI的大门
首先你要端正自己思想态度。
这是一门非常困难的学科，学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。
如果你仅仅是因为它目前比较火，为了学习而学习，这样的话会很容易放弃的。
当然，想要学习它并不是没有门路，关键是要有合适的学习方法。
仔细研究一下AI的门道，你就不难发现，数学基础是第一个，也是最大的门槛。
（如果你看到有人说不懂数学也能搞AI，一定要警惕哦）
这个学习路线是这样设计的：
AI学习路线图
首先要了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。
（推荐看周老师写的《机器学习简介》）
基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。
这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。
深度学习是目前最火热的机器学习方法，其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，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，就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，为解决问题而想发论文。
这就是目前比较公认的人工智能学习方法，数学知识才是学习的起点，这是一个漫长的过程，加油！