人工智能（机器学习）学习之路推荐

人工智能（机器学习）学习之路推荐——Python

  虽然自己学过C，但是自己曾从事python后端开发、python算法工程师岗位，所以本篇文章主要通过python来介绍机器学习的路线。当然，前期的机器学习基础的推荐，是不会分语言的。

纯小白——计算机小白

  如果你是完完全全的纯小白，并且只会计算机这三个字。

1. 个人推荐你可以看看《计算机科学导论》（专业书籍个人推荐看纸质书，一是支持正版；二是电子书不利于观看书的全貌；三是电子书不方便做笔记），看完之后你应该明白计算机的相关知识，如计算机网络、数据结构与算法、数据库、文件存储过程、计算机语言。如果看完《计算机科学导论》你对不仅仅对人工智能感兴趣，还对计算机本身感兴趣，可以看看下面几本书。
2. 你可以看看《计算机：一部历史》，可以作为你的计算机发展史的普及读物。
3. 你可以看看《网络是怎样连接的》——计算机网络，恩，说的简单点就是看完本书，你应该能知道WiFi的实现原理。
4. 你可以看看《计算机组成原理》——恩，看完你能明白你的计算机工作的原理，如计算机的五大组成部分为控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备。
5. 你可以看看《数据结构与算法》——如果没有编程基础，跳过。有C的基础，可以看看大学的教材《数据结构与算法-C语言》；如果你有Python的基础，可以看看《数据结构与算法-Python描述》，就是总之对应语言的数据结构与算法书籍即可。

  多说一嘴，可能有同学问：老师，买哪一本《计算机科学导论》。我会回答你：哪一本都行，因为书籍能出现在市面上，就有他出现的理由，你买去看就行了。没必要挑三拣四，虽然我不得不承认市面上真的有一些写的可能不太好的书（我自己看过几本），但这都是个例。

计算机小白——计算机语言（Python）小白

  看完《计算机科学导论》，相信你对计算机应该有了一定的了解。如果你不只是想成为最强王者，这个时候你应该入手一门计算机语言了。C、C++、Java、Python、R、Go、PHP、JavaScript，很多很多，他们各有优缺点，你自己仔细甄选。但是Python毫无疑问是最简单的，又由于本人从事Python开发，我介绍下你如何快速入门Python。

1. 首先你可以看看这两位老师的博客：https://www.cnblogs.com/linhaifeng/p/7278389.html或https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10718112.html，期间你可以穿插我接下来讲的书籍互补，但是你必须的看完博客第一篇——Python入门，之后再去看其他书籍，因为你需要使用Pycharm，而不是其他IDE编辑Python代码。
2. 第一本书应该是《Python从入门到实践》，这本书很浅显，但很适合小白，看完你可以去美国开个披萨店了。后面三个项目，不推荐做。
3. 第二本书应该是《笨方法学Python3》，很适合小白查漏补缺基础知识点。
4. 第三本书应该是《Python核心编程》，厚厚的一本书，更多的是接轨未来的项目，选看部分章节。
5. 第四本书应该是《流畅的Python》，如果你看完那位老师的Python面向对象高级的时候，可以看这本书，否则慎入，他会让你质疑自己是否学过python。
6. 第五本书《编写高质量Python代码的59个有效方法》，书名就可以看出，他能教会你什么。
7. 第六本书《改善Python程序的91个建议》，这个也不多说，干就对了，否则你代码写完只有你自己才看得懂了。

计算机语言小白——算法小白

  本篇文章主要以Python举例，相信你现在对Python已经应用自如了，这个时候，你就需要补充算法知识，提高你的逻辑思维了。

1. 首先你可以看看《数据结构与算法——Python描述》这本书，由于是中文的，相对友好，看完你最起码得知道线性表、链表、堆、栈、哈希表、二叉树、图之间的区别，然后一些简单的算法。
2. 其次你可以看看《Python算法教程》，说实话，这本书翻译的可真不行，如果你不想看，那就不看吧！
3. 不得不推荐一本英文书，因为这是我的算法启蒙书《Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python》，国内之前是很少Python算法教材的，几乎为零，这一本讲的真的不错，亚马逊有卖。
4. 如果你有闲余时间，就别去虎牙、熊猫了，可以逛一逛题库-领扣（LeetCode），https://leetcode-cn.com/problemset/all/

算法小白-人生方向定位

  现在的你，可谓是入门编程这个世界，但是你远没有达到码农这个程度，你仅仅是步入魔法世界的石墙。其他语言我不了解，我不多说，接下来我讲讲python的几大方向，你需要确定你的人生职业了。如果你感觉你不喜欢人工智能了，也可以转岗，嘻嘻。虽然本篇题目是说人工智能，但是，其他的你听听也不错呀！

1. Python后端开发，入门较为简单，不需要较高的算法基础，未来可以学习Django、Flask、Tornado后端框架；对Mysql、PostgreSql、MOngoDB、Redis等数据库有较深的理解；简单的了解Linux你就可以出去找实习工作了，嘻嘻。不想找实习工作，一句话说不清楚，私聊我，我教你怎么做！
2. Python爬虫工程师，入门较为简单，同样不需要较高的算法基础，未来可以学习Scrapy框架；对Mysql、PostgreSql、MOngoDB、Redis等数据库有较深的理解；较Python后端开发，你就需要对Python有更深刻的理解，因为你需要写很多脚本，不扩展了，同理，有问题私聊我。
3. Python自动化运维，我并不是很熟悉，我不多说，简而言之就是Python结合Linux实现自动化，但是你可以私聊我，我知道谁懂。
4. Python数据分析师，这个可就有点档次了，门槛稍微提升，不做扩展，同理，想深入了解，私聊我。
5. Python算法工程师（机器学习/深度学习领域），这个档次就不用说了，我们会重点在下文讨论。

人生定位——机器学习大师

  首先得明确告诉你一点，人工智能是一个领域，机器学习是实现人工智能的一种方式，深度学习是机器学习的一个实现方法。所以，我们只对机器学习做一个介绍，说人工智能应该就是欺你是小白。

1. 首先推荐你一本顶级入门书《人工智能基础-高中版》，这本书后面章节可以跳过，就当科学普及吧。
2. 其次推荐你看一位大师的网课，不得不推荐，吴恩达老师的视频，相信很多机器学习入门的小兄弟都看过，同理后面的章节可以选看，不要硬着头皮看，你看不懂的，你缺乏基础。
3. 期间，你可以买一本周志华老师的《机器学习-西瓜书》，但是，不是让你看他，而是让你知道你要学习哪些东西，此书不适合入门，适合未来参考。
4. 这个时候，你需要干嘛？你需要补数学了，《程序员的数学 ①》、《程序员的数学 ②》、《程序员的数学 ③》看完再看下面的部分吧，否则下面的书籍于你而言就是天书，同理看不懂的跳过。
5. 看完上面三本数学，还不够哦！再来三本《简明微积分》、《简明线性代数》、《概率论极其应用》，同理看不懂的跳过。
6. 通过上面六本书的熏陶，最起码你知道数学的各种符号表示什么意思了，如\(f(x),\sum,\prod\)，对于你而言这就够了。
7. 数学看完，你得先入门传统机器学习，你可以先看看《图解机器学习》、《白话大数据与机器学习》，对传统的机器学习有一个了解，知道线性回归、逻辑回归、支持向量机是啥，这就够了。
8. 如果你知道机器学习算法是啥，李航老师的《统计学习方法》值得一看，你需要对算法内部的推导以及实现有一个清晰的认知，期间可以参考《机器学习-西瓜书》。
9. 万事俱备，只欠东风，这个时候你需要通过代码实现大型项目了，《Python机器学习》是一本不错的书，把scikit-learn的用法都介绍了个遍，期间你可以补充numpy+pandas+matplotlib库的使用，官方文档等着你。本书后面的tensorflow1已经被淘汰了，可以等待市面上tensorflow2的更新，也可以参考博客https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/10840284.html。
10. 终于对机器学习有一个全面的理解了，这个时候你可以尝试入门深度学习了，你可以先尝试了解《机器学习-西瓜书》中的神经网络章节以及吴恩达老师的神经网络的视频。
11. 对神经网络有一定的认识之后，你可以看看《图解深度学习》，很好的一本入门书，同理，看不懂的跳过，虽然这本书讲的知识点少，但有一定的深度。
12. 终于走到了这一本终极书《深度学习-花书》，这本书中的所有数学必会，而且你应该都会了。多说一嘴，这本书你应该要仔细钻研了，其他的我不多说，800多页，多看几遍，你不看我也无能为力呀。
13. 然后，你就出师了，可以尝试去了解强化学习，目前还是挺流行的。

  最后，多说一嘴，上述所有书籍，看不懂的跳过，看不懂要么因为你基础不行，要么因为你还没到那个境界，不是你傻。朝着这两个方向努力看看是自己哪个地方出了问题，基础不够暂时停一停补基础，境界不够跳过不要看。