比如说，尽可能有数学的根本或是学习过统计学的知识，这样能更好的理解算法事理，更随意马虎上手。
如果有Python或者R措辞的编程根本也是能够大大加分的，自学的道路上这些都是很主要的根本能力。

对付想要自学人工智能的同学，人邮君也为大家方案了一个学习路径：

理解领域➡️学习干系根本知识➡️学习以机器学习为主的事理知识➡️通过实践考验知识，精进自己的技能。

首先要理解这个领域，建立一个人工智能基本观点。

例如理解AI技能包括哪些技能方向，有哪些运用领域，未来会如何发展，前景如何，对社会的影响如何等等，这不仅能够帮助我们加强对AI的兴趣，乃至可以发挥自己对AI的想象。

这个阶段人邮君为大家推举《人工智能（第2版）》。

《人工智能（第2版）》系统、全面地涵盖了人工智能的干系知识，既简明扼要地先容了这一学科的根本知识，也对自然措辞处理、自动方案、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎踏实实打好根本。

人工智能（第2版）(异步图书出品)

特色光鲜、内随意马虎读易学，适宜人工智能干系领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适宜高校打算机专业的西席和学生参考。

学习干系的根本知识

统计学部分：线性代数：标量、向量、矩阵/张量乘法、求逆，奇异值分解/特色值分解，行列式，范数等

概率与统计：贝叶斯、期望与方差、协方差、概率分布(0-1分布、二项分布、高斯分布)、独立性与贝叶斯、最大似然和最大后验估计等

高档数学：微积分、链式法则、矩阵求导、线性优化、非线性优化(凸优化/非凸优化)以及其衍生的如梯度低落、牛顿法等

数学部分为大家推举《人工智能根本 数学知识》及《口语机器学习的数学》两本书。

人工智能根本 数学知识(异步图书出品)

《人工智能根本 数学知识》基于盛行的 Python 措辞，普通易懂地先容了入门人工智能领域必需必会的数学知识，旨在让读者轻松节制并学甚至用。
这本书分为线性代数、概率和优化等3篇，读者可在潜移默化中节制这些数学知识以及干系的编程操作。

口语机器学习的数学(图灵出品)

《口语机器学习的数学》通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的详细问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学根本知识。
层层拆解，步步勾引。
同时，还通过实际的 Python 编程讲解了数学公式的运用，进而加深读者对干系数学知识的理解。

学习以机器学习为主的事理知识

当古人工智能技能中，机器学习霸占了主导地位。

详细到机器学习的流程，包括数据网络、洗濯、预处理，建立模型，调度参数和模型评估。
根本则是机器学习的基本算法，包括回归算法，决策树、随机森林和提升算法，SVM，聚类算法，EM算法，贝叶斯算法，隐马尔科夫模型，LDA主题模型等等。

在机器学习入门阶段给大家推举《机器学习实战》这本书。

机器学习实战(图灵出品)

这本书第一部分紧张先容机器学习根本，以及如何利用算法进行分类，并逐步先容了多种经典的监督学习算法，如k隔壁算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。
第三部分则重点先容无监督学习及其一些紧张算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。
第四部分先容了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例，切入日常事情任务，摒弃学术化措辞，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据剖析及可视化。
通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其利用于一些策略性任务中，如分类、预测、推举。
其余，还可用它们来实现一些更高等的功能，如汇总和简化等。

如果你想将你的能力在深度和广度上进行拓展，《百面机器学习》和《百面深度学习》这两本书可能会对你很有帮助。

这两本“口试宝典”由Hulu公司富有履历的算法工程师团队编写，个中《百面机器学习》梳理了机器学习的根本观点、方法和经典模型，可以帮你巩固根本，建立自己作为算法工程师的知识网络。
《百面深度学习》进一步着眼于深度学习这个子领域，在算法和模型以外，还对推举系统、打算广告等多个业务场景中碰着的实际问题进行剖析解答。

《百面深度学习》仍旧采取知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和干系知识点，以督匆匆读者进行自我检讨和主动思考。

程序员口试宝典：百面机器学习+百面深度学习 算法工程

通过实践校阅阅兵自己的知识储备，落地和增强自己的技能

此部分分为：熟习机器学习流程、数据集实践、深度研究三个部分。

网络数据，预处理和清理数据，搭建模型，演习和调试模型，评估模型。
思考什么样的数据适宜用什么类型的模型，逐渐建立这方面的判断能力。
将不同类型的算法运用在数据集中，看看哪个效果最好。

这个部分更多地通过实践查漏补缺理解自己的知识盲点进行补齐。

本文从学习的逻辑出发，给想要自学人工智能的同学了一些建议，希望对想进入人工智能领域的同学有所帮助。