掌握了這個秘訣，零基礎也能快速入門機器學習

最近幾年，人工智慧浪潮層層推進，對各大科技公司產生巨大影響。李開復曾斷言：

未來10年出現最多獨角獸的領域，肯定是人工智慧領域。

傳統IT行業日趨飽和，人工智慧方興未艾

傳統IT行業發展已臻成熟，這意味著無論是技術開發領域還是人才需求都已經日趨飽和。相對於傳統 IT 行業而言，人工智慧可謂是「朝陽產業」——各大公司紛紛開設機器學習工程師職位，對機器學習人才的需求呈現井噴式增長，然而在我國，人工智慧人才缺口已超500萬。

有專家指出，我國的人工智慧正進入到發展的黃金時代。與此同時，作為人工智慧核心技術的機器學習也隨之成為許多程序員，甚至編程業餘人士的熱門選擇。

然而，對於大多數工程師轉行的機器學習在學者而言，最大的困難不是找不到學習資料，也不是基礎不夠，而是身邊難以找到志同道合的夥伴——有疑問不能及時解決，灰心沮喪也找不到打雞血的正確方法，只能眼睜睜看著自己逐漸與周圍人分離成兩個世界。因此，對於許多機器學習初學者來說，害怕的不是學不下去，而是沒人陪自己學下去。

怎麼尋找志同道合的夥伴

一個人的學習不如一群人的學習，有夥伴才有力量一起刷boss。如果能找到有類似基礎，相似愛好的同好，你的機器學習之路不僅不再孤單，更如虎添翼。可是，這樣的社群在哪能找到？

參加 Udacity 機器學習工程師納米學位，你將能加入 Uda 獨有的課程通關群。群內不僅有專業導師隨時為你答疑解惑，還有熱心小夥伴跟你一起「通關」 （見下圖）。

你還將跟隨矽谷無人車之父 Sebastian Thrun ，GOOGLE 首席研發科學家和弗吉尼亞大學，斯坦福等名校大牛探索機器學習領域最前沿趨勢，學習最新潮知識。除了課程通關群，你還會置身於一個前沿的矽谷生態，享受以下服務——

導師一對一：每個學員都可和專業導師預約一對一服務，導師將會耐心解答課程難題或就業相關疑問；

實戰項目挑戰：每個課程內嵌數個實戰項目，實戰項目由 Udacity 和滴滴，Kaggle 合作開發，掌握最前沿的應用場景，更可將實戰經驗寫入簡歷，增加簡歷含金量；

項目代碼審閱：挑戰來自矽谷的實戰項目，獲得該領域專家的逐行代碼審閱和反饋，學習最先進的技術標準，與矽谷編程開發者的思維同步。

機器學習學什麼

在這裡，你將接觸到來自矽谷的前沿知識。這是一門入門級課程，適合只有初級編程基礎，或者零基礎的人工智慧愛好者。

機器學習（入門）先修知識

你只需要擁有訪問互聯網、下載和安裝程序、重命名文 件等基本的計算機操作能力即可。

第一部分Python 語法與數據結構

在這個部分，你將了解 Python 的整數和字元串數據類型，學會使用變數存儲數據，掌握使用內置的函數和方法。你將會學習條件語句，循環語句完成複雜的統計。同時你將學會使用集合數據類型，包括列表、集合和字典等多種數據結構。

第二部分Python 文件與網路

你會使用 Python 標準庫和第三方庫中的模塊，認識 Python 強大的庫。並學會讀取磁碟上的文件中的數據，使用在線資源解決實際問題。最後你將練習編寫一個網路抓取程序來跟蹤維基百科文章之間的鏈接。

第三部分數據分析入門

學習使用 Python 了解數據分析流程的主要步驟，運用 Python 和 Pandas 處理多個數據集；並通過兩個數據分析實戰案例，學習使用 Python、Numpy 和 Pandas 進行數據清洗、探索、分析和可視化;

第四部分線性代數基礎

線性代數是深度神經網路的基礎。在這一部分中，你將從0基礎開始學習線性代數中的向量以及交點知識以及實現向量的基本操作。

第五部分模型的評估與驗證

模型的評價指標是深度學習建模過程中非常重要的一環。在這一部分中，你將學習如何衡量深度學習模型以及其他機器學習模型好壞。

你將挑戰的實戰項目

秉承 Learning by Doing 宗旨，課程每個部分最後都有對應的實戰項目。這些項目由 Udacity 的矽谷團隊與各大頂尖企業合作打造，充滿挑戰性，引導學員掌握最前沿的機器學習技術。

實戰項目 1分析電話和簡訊記錄

在這個項目中，你將會挑戰一個數據分析的任務。你會應用你在課程中學到的數據結構，字元串處理，循環等技巧，從電話和簡訊記錄的數據中發現一些端倪。

實戰項目 2探索美國共享單車數據

你需要藉助Python完成對美國 3 個城市的共享單車行程數據的數據分析。你將編寫代碼來清理數據，計算描述性統計數據，並實現數據分布的基本可視化。

實戰項目 3數據分析入門

學習使用 Python 了解數據分析流程的主要步驟，運用 Python 和 Pandas 處理多個數據集；並通過兩個數據分析實戰案例，學習使用 Python、Numpy 和 Pandas 進行數據清洗、探索、分析和可視化。

實戰項目 4線性代數

通過代碼實現一個矩陣求逆，更深刻的理解線性代數的本質。

實戰項目 5預測未來房價

運用機器學習原理與基礎統計分析工具針對房地產數據建立一個模型、評估模型的表現好壞並利用這個模型預測未來房價。

掃碼免費試學↓↓↓

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！