引导者本文目录一览：
- 1、有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站?
- 2、机器学习该怎么入门
- 3、小白如何学习并应用人工智能
- 4、想学机器学习,先读了葛一鸣写的《自己动手写神经网络》感觉不错的入门...
- 5、如何高效学习机器学习
有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站?
1、百度智能云学院：提供人工智能、大数据、云计算等多种技术培训课程动手学机器学习，包括在线课程和面对面课程。机器之心学院：以人工智能和机器学习为重点动手学机器学习，提供多个不同级别的人工智能课程。
2、太巧了，柠檬学院社区，有机器学习的资料，也包括深度学习，人工智能等等。柠檬学院大数据。
3、选择适合的学习资源 在线课程选择优质的在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的人工智能相关课程，从基础到高级逐步学习。
4、https：//pan.baidu.com/s/1BAvOKQbfuovxYb4DOPfbDQ 提取码：1234 电子工业出版社出版的书籍 《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。
5、主要去看的就是课程优势，和我们最终可以学到的内容。对于深度学习的课程我简单的说一下我们的优势：授课讲师：这个课程是中公教育和中科院自动化研究所合作的，中国科学院自动化研究所可以说是人工智能领域的权威代表。
6、轻松入门。历经多年课程打磨，精益求精，让人工智能不在难学，并且教学的目标是让学员创造高薪就业，课程内容包含人工智能最核心的内容。
机器学习该怎么入门
1、推荐一些入门级的Python教程和书籍，如“Python编程：从入门到实践”、“流畅的Python”等。
2、加入社区：加入AI和机器学习的社区可以让你接触到最新的研究和技术，也可以让你有机会和其他学习者交流。Reddit的r/MachineLearning和r/learnmachinelearning是两个很好的社区。
3、选择适合的学习资源 在线课程选择优质的在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的人工智能相关课程，从基础到高级逐步学习。
4、数学是重要的，但不是对入门者的 数学很重要，特别是在某些情况下，数学是非常重要的。
5、监督学习和无监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样，计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。
6、如需使用Python进行机器学习推荐选择【达内教育】。使用Python进行机器学习，要掌握以下基础：掌握Python基础知识。了解Python科学计算环境。熟悉4种工具的基础知识，因为它们在基本的【Python机器学习】中得到了很好的应用。
小白如何学习并应用人工智能
1、学习并掌握好数学知识动手学机器学习：高等数学是学习人工智能的基础动手学机器学习，一起理工科都需要这个打底动手学机器学习，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础。
2、可以加入一些学习社区、论坛或与专业人士交流动手学机器学习，寻求帮助和建议。实践是学习人工智能的重要方面。通过实际项目和案例的实践，可以加深对知识的理解和掌握，同时也能提高自己的动手能力和解决问题的能力。
3、第三步：实战 理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。
4、计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。学习人工智能如果零基础学习会有一定困难，选择一个好的学习机构很重要，好的学习机构有专业的授课老师，可以让学员学习到专业的知识点。
5、需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
想学机器学习,先读了葛一鸣写的《自己动手写神经网络》感觉不错的入门...
如果想深入学习，那肯定得对每种神经网络都做了解，最好亲自对算法进行推导。但是如果仅仅是想使用神经网络，则参考一些案例、照着做就行。
首先，如果你是在学术领域中进行机器学习研究，数学很重要；第二，在行业领域中，数学对于一小部分高级数据分析师/数据科学家也是重要的。
这里我暂且认为想要入门的同学们的基础都是比较薄弱的，咱们不能跳过传统机器学习这条路直接一大步迈进深度学习这个领域中，我们起码要知道神经网络是怎么一回事。
《笨方法学Python》这是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。
但风变编程的课程讲解做得不错，会用通俗易懂的方式给你讲，如果编程的东西对你很难理解，又想学，这也不失为一种方法。
如何高效学习机器学习
1、还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习。
2、了解人工智能基础知识：学习人工智能的第一步是了解人工智能的基础概念和模型，如机器学习、深度学习、神经网络和数据挖掘等。可以通过阅读各种资料、书籍、在线课程等途径来获取基础知识。
3、学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。
4、Python 学习机器样品 www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
