一、AI領域簡介

AI，也就是人工智慧，並不僅僅包括機器學習。曾經，符號與邏輯被認為是人工智慧實現的關鍵，而如今則是基於統計的機器學習佔據了主導地位。最近火熱的深度學習正是機器學習中的一個子項。目前可以說，學習AI主要的是學習機器學習。

但是，人工智慧並不等同於機器學習，這點在進入這個領域時一定要認識清楚。關於AI領域的發展歷史介紹推薦看周老師寫的《機器學習簡介》。下面一個問題是：AI的門好跨麼?其實很不好跨。我們以機器學習為例。

在學習過程中，你會面對大量複雜的公式，在實際專案中會面對資料的缺乏，以及艱辛的調參等。如果僅僅是因為覺得這個方向未來會“火”的話，那麼這些困難會容易讓人放棄。考慮到普通程式設計師的特點，而要學習如此困難的學科，是否就是沒有門路的?答案是否定的。只要制定合適的學習方法即可。

二、學習方法

學習方法的設定簡單說就是回答以下幾個問題：我要學的是什麼?我怎樣學習?我如何去學習?這三個問題概括說就是：學習目標，學習方針與學習計劃。學習目標比較清楚，就是踏入AI領域這個門。這個目標不大，因此實現起來也較為容易。“過大的目標時就是為了你日後放棄它時找到了足夠的理由”。

學習方針可以總結為 “興趣為先，踐學結合”。簡單說就是先培養興趣，然後學習中把實踐穿插進來，螺旋式提高。這種方式學習效果好，而且不容易讓人放棄。有了學習方針以後，就可以制定學習計劃，也稱為學習路線。下面就是學習路線的介紹。

三、學習路線

推薦學習路線如下圖：

這個學習路線是這樣設計的：首先了解這個領域，建立起全面的視野，培養起充足的興趣，然後開始學習機器學習的基礎，這裡選擇一門由淺入深的課程來學習，課程最好有足夠的實驗能夠進行實戰。基礎打下後，對機器學習已經有了充足的瞭解，可以用機器學習來解決一個實際的問題。

這時還是可以把機器學習方法當作一個黑盒子來處理的。實戰經驗積累以後，可以考慮繼續進行學習。這時候有兩個選擇，深度學習或者繼續機器學習。深度學習是目前最火熱的機器學習方向，其中一些方法已經跟傳統的機器學習不太一樣，因此可以單獨學習。除了深度學習以外，機器學習還包括統計學習，整合學習等實用方法。

如果條件足夠，可以同時學習兩者，一些規律對兩者是共通的。學習完後，你已經具備了較強的知識儲備，可以進入較難的實戰。這時候有兩個選擇，工業界的可以選擇看開源專案，以改程式碼為目的來讀程式碼;學術界的可以看特定領域的論文，為解決問題而想發論文。

無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛鍊水平。經過這個階段以後，可以說是踏入AI領域的門了。“師傅領進門，修行在個人”。之後的路就要自己走了。

四、總結

本文的目的是幫助對AI領域瞭解不深，但又想進入的同學踏入這個門。這裡只說踏入，是因為這個領域的專精實在非常困難，需要數年的積累與努力。在進行領域學習前，充分認識自己的特點，制定合適的學習方法是十分重要的。

首先得對這個領域進行充分了解，培養興趣。在學習時，保持著循序漸進的學習方針，不要猛進的學習過難資源;結合著學習與實踐相輔的策略，不要只讀只看，實際動手才有成就感。學習某個資源時要有充分的目的，不是為了學開源專案而看程式碼，而是為了寫開源專案而看;不是為了發論文而寫論文，而是為了做事情而寫論文。

如果一個學習資源對你過難，並不代表一定是你的問題，可能是學習資源的演講或撰寫人的問題。能把難的問題講簡單的人才是真正有水平的人。所以，一定要學習優質資源，而不是不分青紅皁白的學習。最後，牢記以興趣來學習。學習的時間很長，過程也很艱難，而只有興趣才是讓你持之以恆，攻克難關的最佳助力。