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首页 YouTube 作者：coolfensi 2022年11月12日热度：69 评论：0

时间：2022-11-12 9:50 热度：69°

热烈欢迎高度关注
@Python与数据挖掘
，著眼 Python、数据挖掘、数据挖掘、有趣辅助工具！

机器自学街道社区SNS新闻媒体上时常没人明确提出这种的难题：

我怎样已经开始机器自学？
我怎样完全免费自学？
甚么是人工智慧？我若想专业委员会它？
人工智慧是怎样组织工作的？我该从何学起？
假如我没开发者大背景，该怎样已经开始？
......

直面那些难题，泵写手 Whats AI——Louis Bouchard 编写了这份有关「怎样在 2021 年零此基础已经开始机器自学」的完备手册，天然资源整合了大批自学天然资源，所以绝大部分是完全免费的。

工程项目门牌号：https://github.com/louisfb01/start-machine-learning

我们来看一下这份手册的具体内容。

1. 首先 Bouchard 列出了一些初步了解机器自学领域及其术语的视频，并整理好了完全免费链接，包括 Whats AI 的 Learn the basics in a minute、Welch Labs 的 Neural Networks Demystified 和 3Blue1Brown 的 Neural networks。

Welch Labs 的 Neural Networks Demystified

2. 第二部分 Bouchard 进一步列出了一些更系统的机器自学入门课程，包括 AI 大牛吴恩达的斯坦福 CS229。

3. 阅读一些优秀的线上文章，线上文章大多是被多次浏览的，优秀的技术文章能够脱颖而出说明它们受到许多人认可。目前 Bouchard 列出的文章包括：

4. 除了文章，一些体系完备的书籍也是可以阅读自学的，Bouchard 给大家整理了一些书目的在线版：

5. 入门机器自学没相关的数学知识怎么办？这让许多初学者望而却步。在这份手册中，Bouchard 给大家推荐了可汗学院的 3 门数学课程：线性代数、统计与概率、多元微积分。此外，他还推荐了一些与数学相关的书和视频，供大家进行更结构化的自学。

可汗学院的线性代数线上课程。

6. 除了数学此基础，一些跨专业自学的初学者可能缺乏编程的此基础知识。Bouchard 主要为大家整理了一些自学 Python 的课程天然资源：

7. 与其他领域一样，名校以及领域内大牛的课程是含金量非常高的，例如图灵奖得主 Yann LeCun、吴恩达等都有自己的线上课程，Bouchard 的手册中目前整理了如下内容

8. 掌握理论知识后，实践也是非常重要的。Bouchard 在手册中推荐了数据建模和数据挖掘竞赛平台 Kaggle，在 Kaggle 上完成相应题目的编码和测试是机器自学街道社区常见的实践自学方式。

Kaggle 平台门牌号：https://www.kaggle.com/

9. 此外，Bouchard 还为大家整理了一些提供领域新闻和资讯的街道社区平台或中文网站。借助那些平台，研究者们能够查阅最新的研究进展和论文等，包括 reddit、Medium 等。

最后，Bouchard 整理了 AI 领域目前面临的重要难题——伦理道德与可信 AI 的相关信息，还在个人博客中总结了一些机器自学组织工作面试的小技巧：https://www.louisbouchard.ai/learnai/how-to-find-a-job