人工智慧學習路線最新版本（2019版）

人工智慧是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、資訊理論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，你要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。人工智慧學習路線最新版本在此奉上：

首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析；

其次需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累；

然後，需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

剛才提到的這些學科，每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人云亦云。畢竟，人工智慧是一個正在發展並具有無窮挑戰和樂趣的學科。

人工智慧的首選語言是Python，因此大家一定要學好Python語言。人工智慧學習的重點是機器學習：

1、斯坦福大學公開課 ：機器學習課程

2、數據分析競賽kaggle

3、Deep learning-author Joshua Bengio

機器學習書單python實戰編程

1、Python for Data Analysis

2、SciPy and NumPy

3、Machine Learning for Hackers

4、Machine Learning in Action

希望對大家有幫助~

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