AI，也就是人工智能，并不僅僅包括機器學(xué)習(xí)。曾經(jīng)，符號與邏輯被認(rèn)為是人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵，而如今則是基于統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)占據(jù)了主導(dǎo)地位。最近火熱的深度學(xué)習(xí)正是機器學(xué)習(xí)中的一個子項。目前可以說，學(xué)習(xí)AI主要的是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)。但是，人工智能并不等同于機器學(xué)習(xí)，這點在進(jìn)入這個領(lǐng)域時一定要認(rèn)識清楚。關(guān)于AI領(lǐng)域的發(fā)展歷史介紹推薦看《機器學(xué)習(xí)簡介》。下面一個問題是：AI的門好跨么?其實很不好跨。我們以機器學(xué)習(xí)為例。在學(xué)習(xí)過程中，你會面對大量復(fù)雜的公式，在實際項目中會面對數(shù)據(jù)的缺乏，以及艱辛的調(diào)參等。如果僅僅是因為覺得這個方向未來會“火”的話，那么這些困難會容易讓人放棄。學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)方法的設(shè)定簡單說就是回答以下幾個問題：我要學(xué)的是什么?我怎樣學(xué)習(xí)?我如何去學(xué)習(xí)?這三個問題概括說就是：學(xué)習(xí)目標(biāo)，學(xué)習(xí)方針與學(xué)習(xí)計劃。學(xué)習(xí)目標(biāo)比較清楚，就是踏入AI領(lǐng)域這個門。這個目標(biāo)不大，因此實現(xiàn)起來也較為容易。“過大的目標(biāo)時就是為了你日后放棄它時找到了足夠的理由”。學(xué)習(xí)方針可以總結(jié)為 “興趣為先，踐學(xué)結(jié)合”。簡單說就是先培養(yǎng)興趣，然后學(xué)習(xí)中把實踐穿插進(jìn)來，螺旋式提高。這種方式學(xué)習(xí)效果好，而且不容易讓人放棄。有了學(xué)習(xí)方針以后，就可以制定學(xué)習(xí)計劃，也稱為學(xué)習(xí)路線。下面就是學(xué)習(xí)路線的介紹。學(xué)習(xí)路線這個學(xué)習(xí)路線是這樣設(shè)計的：首先了解這個領(lǐng)域，建立起全面的視野，培養(yǎng)起充足的興趣，然后開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，這里選擇一門由淺入深的課程來學(xué)習(xí)，課程最好有足夠的實驗?zāi)軌蜻M(jìn)行實戰(zhàn)。基礎(chǔ)打下后，對機器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了充足的了解，可以用機器學(xué)習(xí)來解決一個實際的問題。這時還是可以把機器學(xué)習(xí)方法當(dāng)作一個黑盒子來處理的。實戰(zhàn)經(jīng)驗積累以后，可以考慮繼續(xù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這時候有兩個選擇，深度學(xué)習(xí)或者繼續(xù)機器學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是目前最火熱的機器學(xué)習(xí)方向，其中一些方法已經(jīng)跟傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)不太一樣，因此可以單獨學(xué)習(xí)。除了深度學(xué)習(xí)以外，機器學(xué)習(xí)還包括統(tǒng)計學(xué)習(xí)，集成學(xué)習(xí)等實用方法。如果條件足夠，可以同時學(xué)習(xí)兩者，一些規(guī)律對兩者是共通的。學(xué)習(xí)完后，你已經(jīng)具備了較強的知識儲備，可以進(jìn)入較難的實戰(zhàn)。這時候有兩個選擇，工業(yè)界的可以選擇看開源項目，以改代碼為目的來讀代碼;學(xué)術(shù)界的可以看特定領(lǐng)域的論文，為解決問題而想發(fā)論文。無論哪者，都需要知識過硬，以及較強的編碼能力，因此很能考察和鍛煉水平。經(jīng)過這個階段以后，可以說是踏入AI領(lǐng)域的門了。“師傅領(lǐng)進(jìn)門，修行在個人”。之后的路就要自己走了。