从零开始如何学习人工智能

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　一、机器学习
　有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。

　二、深度学习
　关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。

　在Google上也有一个great introductory DL course，还有Sephen Welch的great explanation of neural networks。之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。
　《MIT Deep Learning（深度学习）》一书。
　《UFLDL tutorial by Stanford 》（斯坦福的 UFLDL 教程）
　《deeplearning.net教程》
　Michael Nielsen 的《 Neural Networks and Deep Learning》（神经网络和深度学习）一书

　三、人工智能
　来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。

　《大脑如何工作》
　如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
　Jeff Hawkins 的 《On Intelligence》（有声读物）
　《Godel, Escher, Bach》

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本文题目：从零开始如何学习人工智能
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