大家好，Dev.to 社区的朋友们！
如今，人工智能无处不在。从聊天机器人到自动驾驶汽车等，人工智能驱动了一些我们今天看到的最酷的技术。如果你曾经好奇如何进入这个激动人心的领域，你来对了地方。在这篇文章中，我将向你解释什么是人工智能，为什么它如此重要，以及你如何开始你的AI开发之旅。
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等等 （此处省略具体内容）（此处省略部分内容）
- 学学编程
你需要选一门编程语言，学学基础。
- Python: 它易于阅读和编写，即使是初学者也能轻松上手。（推荐）
- Java: 在企业中的AI应用和大规模系统中非常有用。
- C++: 常用于高性能要求的AI应用，如游戏和机器人。
- R: 如果你对数据分析和统计感兴趣的话。
一步一步的语言学习计划:
- Python 开发者
- Java 开发者
- C++ 开发者
- R 语言编程学习路线 (A 30-day plan to learn R programming step-by-step)
小提示 💡
别急着学编程。一步一步学理论，并通过实践来强化。做几个小项目来确保你确实掌握了。
50个软件开发项目的想法 （适合初学者）
等等
精通数学和统计
这是一张数学题的图片。
数学和统计对于AI开发者来说非常重要，因为它们帮助理解AI的工作方式。数学是创建和改进模型所必需的，使模型运行得更高效；而统计学同样有助于研究数据、发现模式并做预测。
线性代数课
学习一下向量、矩阵以及矩阵运算。这些是神经网络的基本组成部分。比如，在神经网络里，权重通常以矩阵形式来表示。
资源:
概率统计
这些对于理解AI模型如何做预测和处理不确定性是必需的。你会接触到的概念有：
- 概率分布的概念。
- 贝叶斯定理的概念。
- 假设检验的方法。
资源:
微积分学
虽然不是每个AI开发者每天都使用微积分，但要理解模型如神经网络如何通过优化（例如梯度下降）学习，微积分是必不可少的。重点是：
- 导数:
- 偏导数:
- 链式法则:
这里有一些资源哦:
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作者推荐小贴士 💡
AI 是建立在数学的基础之上的，但这不用担心！你不需要掌握所有数学知识就能开始学习 AI。慢慢来，你会逐渐提高技能。
看看这个超赞的YouTube视频课程：机器学习数学课
3. 学点机器学习的基本知识
机器学习（ML）是人工智能的一个分支，专注于使计算机和机器模仿人类的学习方式，自主执行任务，并通过经验积累和更多数据的积累来提高性能和准确性。
几种常见的机器学习类型
注：图中展示了不同类型的机器学习方法。
机器学习就是向机器展示大量数据，让机器能够通过学习进行预测、找出模式或对数据进行分类。这三种类型分别是监督学习、无监督学习和强化学习。
- 监督学习: 模型从标注的数据中学习（例如，预测房价）。
- 无监督学习: 模型在未标记的数据中寻找模式（例如，客户细分）。
- 强化学习: 模型通过试错学习（例如，让机器人学会走路）。
资源:
常用算法
（算法图片）
了解关键算法的基础对于任何踏入机器学习领域的人来说都是至关重要的。以下是一些解决各种机器学习问题的基础算法：
- 线性回归: 利用线性关系来预测连续值。
- 决策树: 根据决策标准将数据分割成不同的组。
- 支持向量机(SVMs): 通过最大化间隔进行分类。
- K-近邻(KNN): 通过最近邻的数据点进行预测。
资源:
- 线性回归是什么？
- 机器学习中的线性回归
- 机器学习中的决策树
- 支持向量机(Support Vector Machine)算法
- K-近邻(K-Nearest Neighbor)算法
- 机器学习工程师需要知道的10种算法
- 机器学习中最重要的算法（视频讲解）
作者推荐小贴士 💡
我推荐你看两本书 Andriy Burkov 的 - 《一百页机器学习指南》 和 《机器学习工程实务》。
4. 深入了解人工智能框架和工具的世界
构建AI系统需要你熟悉常用的AI框架和工具。这些工具简化了构建、训练和部署机器学习模型的流程。
TensorFlow
在机器学习或神经网络中经常用到的一种数据结构。
语言: 更常与Python一起使用，同时也支持C++、JavaScript（通过TensorFlow.js）、Java、Go和Swift等特定应用。
复杂度: 难度较高
官网: TensorFlow
TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源深度学习框架。它广泛用于构建和部署机器学习和深度学习模型，特别是在生产环境中。TensorFlow 提供了灵活性、可扩展性和全面的生态系统支持，以支持端到端的机器学习工作流程。
资源如下：
- TensorFlow 官方文档 由 TensorFlow 官方提供
- TensorFlow 教程
- TensorFlow - Python 深度学习神经网络教程 视频教程
PyTorch
"PyTorch图标"
语言: Python，部分支持C++
复杂度: 中等难度
网址: pytorch
由 Facebook 开发的 PyTorch 是另一个开源的深度学习框架。因为它灵活且支持动态计算图，PyTorch 在研究人员和学术界很受欢迎，这让实验和调试更简单。
这里有一些资源:
Keras
语言: Python
复杂度: 简单
网址: keras
Keras 是一个高级的神经网络API，旨在快速原型设计和易于使用。它在 TensorFlow 之上运行，简化了构建、训练和部署神经网络的流程。Keras 对初学者来说非常友好，也适合那些希望快速实现深度学习模型的人。
资源如下:
- 官方文档（由 Keras 提供）
- 使用 Python、TensorFlow 和 Keras 学习深度学习基础知识的教程[https://youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfhTox0AjmQ6tvTgMBZBEXN&si=cTb0ziHcu25NRJDB]
Scikit-learn (斯卡特学习，一种机器学习库)
语言: Python, 难度: 低, 网站: scikit-learn
Scikit-learn 是一个强大的传统机器学习库。它提供了数据预处理、分类、回归、聚类、降维处理和模型评估的工具。Scikit-learn 非常适合初学者和专业人士处理传统的机器学习问题。
资源如下:
5. 熟悉数据.
数据预处理步骤
在将数据输入AI模型之前，清理和准备数据至关重要。原始数据常有不一致、缺失值或噪音。预处理能让数据整洁、结构清晰，并准备好使用。
- 处理缺失值；
- 数据的缩放和归一化；
- 将数据分成训练集和测试集。
资源:
探索性数据分析（EDA）
EDA（探索性数据分析）帮助你理解数据中的结构、模式以及它们之间的关系，这能帮助你在建模过程中做出指导。
- 使用 Pandas: Pandas 是一个强大的 Python 库，用于数据操作和分析。你可以用它来计算统计数据、过滤数据，并高效处理大规模数据。
- 数据可视化: 数据可视化有助于发现模式、异常值和变量之间的关系。例如，Matplotlib 和 Seaborn 可以帮助你创建直方图、散点图、箱形图和热力图。
- 发现模式: 通过可视化和统计分析，发现趋势（例如，销售数据中的季节性变化）或相关性（比如，学习时间和成绩之间的正相关性）。这些发现通常会指引我们进行特征工程和模型选择。
资源如下:
大数据工具
在处理超出了传统工具处理能力的大规模数据集时，使用大数据框架非常重要。
- Apache Spark: Spark 是一个为大规模数据集处理设计的分布式计算系统。它支持机器学习、实时数据处理和批处理，因此在AI项目中它是一个多功能工具。
- Hadoop: Hadoop 是使用 MapReduce 编程模型的大数据分布式存储和处理框架。尽管现在它较少用于机器学习，但它仍然是基础数据存储的有力选择。
这些工具对于涉及大规模网络数据的应用程序至关重要，比如社交媒体分析、推荐系统以及欺诈检测，数据集的大小可以从太字节到拍字节。
资源：
更多AI/ML开发相关资源 💡AI与数据科学家路线图
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