开发者 AI 转型指南

注意！我们现在已经进入学习人工智能最基本的领域。用「必不可少」来形容算法远远不够。如果你想成为人工智能领域的研究者，你必须成为算法方面的专家。你应该在这方面有出色的问题解决和分析技巧。所以不要回避前面的步骤，它将帮助你高效地完成给定的任务。

算法似乎太枯燥、复杂，难以掌握。在某种程度上，这是真的。然而，如果你真的、疯狂地，深深地想成为一个人工智能专家，你必须更新你的知识，没有其他的捷径可走。你可以用我以前的一篇文章来简化这个任务——「Top 10 Machine Learning Algorithms for Data Science」——这里我用简单的语言解释了十大最常见算法的核心原理。

但这还不够，所以我建议你再往前走一步。看看这些有用的东西：

• Steven S Skiena 的「The Algorithm Design Manual」

• Daniil Korbut 的「Machine Learning Algorithms: Which One to Choose for Your Problem」

• Daniel P.Clark 的「Visualizing Algorithms Before Implementation」

以上这些都是准备工作。如果你已经掌握了所有这些基本技能，你可以自信地开始教机器学习啦。

Part II. 开始学习最重要的部分——人工智能

就这样，我们来到了最有趣的部分。有了学习人工智能所必需的知识基础，你就可以容易地理解下面的要点，像婴儿学走路一样一步一步更接近你的梦想。是的，没错，这些只是蹒跚学步。请记住，这是不可能速成的。

#1 计算机科学、程序设计（关注 python）

人工智能开发人员的工作的一个重要部分是处理基于计算机科学的应用程序，包括编程语言，如 python 和编码。所以，在这一步上要有耐心，让自己对学习保持超群的关注和专注，因为你要学习很多东西。

为什么是 Python？根据所有的民意调查，Python 现在是人工智能和数据科学领域最流行的语言。此外，这个工具很容易学习和使用。它里面有很多库可以调用，网上也可以找到大量的在线课程和资料。所以你可以选择符合你喜好的学习方式。

初学者必学资源：

• A Beginner's Guide to Python for Data Science——综合指南，也适用于那些梦想在人工智能领域工作的人。

• Automate the Boring Stuff with Python——这本书证明了一个事实：编程的主要内容不是语法知识，而是理解如何让机器执行你的指令。

• How to Think Like a Computer Scientist——另一个很好的开源书籍项目，指导你像专业人员一样编程。

• Learn Python the Hard Way—一本优秀的手册书，解释了基础知识和更复杂的应用程序。

• The Python Tutorial——官方文档。

（编辑：西安站长网）

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