摘要：該課程旨在面向有抱負的工程師，從人工智能的基本概念入門到掌握為人工智能解決方案構(gòu)建深度學習模型所需技能。

作者 | Jo Stichbury
翻譯 | Mika
本文為 CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)

前言

如今人工智能備受追捧，由于傳統(tǒng)軟件團隊缺乏AI技能，常常會遇到一些挑戰(zhàn)。越來越多的企業(yè)都開始對人工智能進行投資，并在尋找具有AI技能的人才。

隨著市場對AI人才的需求不斷增長，許多機構(gòu)都開始提供相應的培訓課程，而且價格和質(zhì)量各不相同。與其他所有學習一樣，在投入大量精力和金錢后，你當然不希望發(fā)現(xiàn)浪費了時間卻沒學到應獲得的技能。

那么對于想入門人工智能的人群來說，應該從哪兒開始呢？

本文列出了一些優(yōu)質(zhì)AI學習資源。希望在閱讀本文后，能幫助你順利開啟AI學習之旅。

在線課程

Udacity

當斯坦福大學教授Sebastian Thrun和Peter Norvig將他們的“人工智能導論”課程免費發(fā)布到網(wǎng)上時，Udacity開始了在線課程的嘗試。之后Udacity吸引了超過190個國家的16萬名學生，并提供AI等一系列技術(shù)課程。最近還加入了飛行汽車、無人駕駛汽車和機器人技術(shù)領(lǐng)域的一系列“納米學位”課程，這些課程可以在六個月左右完成，具體取決于你的時間安排，每周需要花10到20個小時。

這些納米學位課程收費較貴，如果你不想花錢的話，也有許多免費的課程，比如Introduction to AI 和 Introduction to Machine Learning等。

Kaggle

Kaggle是一個數(shù)據(jù)科學家社區(qū)。擁有一個公共數(shù)據(jù)平臺，你可以在其中找到一些有趣的數(shù)據(jù)集，Kaggle根據(jù)數(shù)據(jù)舉辦了相關(guān)的機器學習比賽。當中也有一些學習資料，這些材料簡短但全面，涵蓋了機器學習和深度學習等領(lǐng)域。課程強調(diào)實用技能而不是抽象理論，所以一開始你就需要動手編程。因此它適合有一定Python基礎(chǔ)的初學者，也適合數(shù)據(jù)科學家來擴展他們的機器學習工具包。

Microsoft和EdX

Microsoft在EdX上的提供了AI專業(yè)課程Microsoft Professional Program in AI。該課程旨在面向有抱負的工程師，從人工智能的基本概念入門到掌握為人工智能解決方案構(gòu)建深度學習模型所需技能。當中提供十門課程，加上一個頂點項目，這些課程都是免費的，如果你需要認證證書則需要付費。當中包含的課程很不錯，例如AI所需的數(shù)學基礎(chǔ)入門，以及數(shù)據(jù)分析中的倫理學和法律課程。

Coursera

部分課程資料是免費提供的，但若想獲得證書必須付款。當中最著名和最受推崇的課程之一就是吳恩達的斯坦福機器學習課程。

其他的Coursera課程在7天免費試用之后會收取費用，你可以免費收看課程視頻等內(nèi)容。在這些課程中，我推薦以下這幾個好評最多的課程。

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specialization

Advanced Data Science with IBM (as described by Bartleby of the Economist)

NVidia and deeplearning.ai deep learning specialization.

fast.ai

Practical Deep Learning for Coders這一課程在實踐性的學習方法方面獲得很多好評。

斯坦福大學課程

斯坦福大學的課程在AI領(lǐng)域有極高的聲譽。部分課程可以在YouTube上看到，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于視覺識別 （CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）。

深度學習

Hugo Larochelle的網(wǎng)站包含大量有關(guān)深度學習的內(nèi)容鏈接，你可以根據(jù)自己感興趣的領(lǐng)域進行學習。

其他資源

Norvig 和Russell的Artificial Intelligence: A Modern Approach 是一本很棒的人工智能書籍。

Peltarion團隊寫了一本小型電子書 The essential AI handbook for leaders 是很不錯的選擇，在入門AI時如果沒有明確的方向，那么這本書是很好的起點。

超越 AI：Python和統(tǒng)計

如果你打算親身體驗AI，而不僅僅是了解基礎(chǔ)知識，那么你需要學習一些編程，因此你很可能會使用到Python。它不僅是一門優(yōu)秀的語言，而且關(guān)于Python還有很多課程和免費書籍：

Kaggle有一個免費的Python課程，學習總時長需14個小時以上，當中包括Python的基礎(chǔ)知識。

Udacity上有許多Python的免費課程，包括教授使用NumPy和Pandas庫的數(shù)據(jù)分析入門課程。

以下是Coursera的一些課程：

An introduction to interactive programming with python

Programming for everybody

如果想掌握數(shù)據(jù)科學背后的數(shù)學知識，那么可汗學院是一個不錯的選擇。當中有不同級別的課程，能夠幫助你掌握最困難的概念。