人工智能零基础如何自学入门
人工智能零基础自学入门掌握至少一门语言Python，可学习C或C++，推荐阅读《神经网络与深度学习》，入门可看NNDL。
一、明确学习目标
确定自己学习人工智能的目标和应用方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，这有助于更有针对性地选择学习内容和资源。
二、了解基础知识
数学基础理解线性代数、概率统计、微积分等数学概念，它们是人工智能算法的基础。编程基础学习一种编程语言，如Python，掌握基本的语法和编程概念，为后续的人工智能算法实现打下基础。
三、选择适合的学习资源
在线课程选择优质的在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的人工智能相关课程，从基础到高级逐步学习。自学教材和书籍选择经典的教材和书籍，如《机器学习》(周志华)、《深度学习》(Ian Goodfellow)等，进行系统的自学。
公开课和教学视频关注知名大学和研究机构的公开课和教学视频，如斯坦福大学的CS229课程，通过视频学习并跟随课程实践。
四、实践和项目应用
实践练习通过编写小程序、参与练习项目等，巩固所学的理论知识，并将其应用到实际问题中。参与开源项目加入人工智能相关的开源社区，参与开源项目的开发和贡献，与其他开发者互动和学习。构建个人项目尝试自己构建一个人工智能项目，如图像识别、文本生成等，通过实践提升技能和理解能力。
拓展知识：
社区和资源参与人工智能领域的在线社区和论坛，如GitHub、Kaggle、Stack Overflow等，与他人交流和分享学习经验。
深入学习方向随着基础知识的掌握，可以深入学习特定的人工智能领域，如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等，选择相关的高级课程和资料进行深入学习。
持续学习和实践人工智能领域发展迅速，新的算法和技术层出不穷，要保持持续学习的态度，关注最新的研究进展和技术应用，并进行实践和项目应用。
