本文为想进入人工智能领域但不知道从何入手的初学者列出了最佳学习资源。对于非计算机专业的学生来说，如果以后想从事人工智能方向的工作，有两个现实的选择。一个是读人工智能方向的研究生，一个是从人工智能的基础知识开始，从应用级岗位做起，逐步进入研发领域。
人工智能是我的研究方向之一，我目前也在从事关于智能诊疗方面的落地研究，所以我来回答一下这个问题。人工智能的概念涉及到的内容太广泛了，至今为止也没有一个比较确切的定义，但是人工智能研究的内容主要集中在六个领域，分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，我是从研究大数据开始的，然后进入人工智能领域，所以我进入人工智能领域的切入点是机器学习。
伴随着大数据的发展，大量的有效数据被采集，这为机器学习提供了重要的基础，从而让机器学习的发展进入到了一个前所未有的阶段，机器学习的关键点就在于数据的收集、整理，然后才是算法的设计与训练，只有大量的数据样本不断的训练才能让系统更加的智能化、合理化。所以大数据是机器学习的一个重要基础，以我的经验来看，从大数据切入到机器学习进而打开人工智能的大门是比较优雅的方式，目前是大数据时代，所以从大数据开始进入人工智能是比较方便的方式。
想往人工智能方向发展，从哪里学可以更快的提升？
人工智能一直是一个不错的职业选择，因为该技术在各行各业中的应用日益广泛，并且需要受过训练的专业人员来完成这一增长所创造的工作，权威人士预测，到2020年，人工智能将创造近230万个工作岗位。但是，还预测，这项技术将消灭170万个工作岗位，从而在全球范围内创造约50万个新工作岗位，此外，人工智能提供了许多独特而可行的职业机会。
从娱乐到交通，几乎所有行业都使用AI，对合格，熟练的专业人才有巨大的s市场需求，想开始学习AI的人有很多选择。例如，互联网允许每个人都注册在线课程，其中一些课程针对的是已经具有一定技术知识并专注于编码的人员，而其他课程甚至可以帮助那些在编程和工程领域没有任何专门知识的人。如何开始使用AI如果您在学习人工智能方面遇到某些困难，也就不足为奇了，
如果您遇到困难，建议您在Kaggle上寻找解决方案，或在特定论坛上发表您的问题。了解要重点关注的内容以及首先要执行的操作也很重要，1.选择您感兴趣的主题首先，选择一个您真正感兴趣的主题。这将帮助您保持动力并参与学习过程，专注于某个问题并寻找解决方案，而不是仅仅被动地阅读在互联网上可以找到的所有内容。
2.找到一个快速的解决方案关键是要找到可以解决该问题的任何基本解决方案，您需要一种算法，将数据处理为机器学习可以理解的形式，训练简单模型，给出结果并评估其性能。3.改善您的简单解决方案一旦有了简单的基础，就可以进行创造，尝试改进所有组件并评估更改，以确定这些改进是否值得您花费时间和精力。例如，有时候，改进预处理和数据清理会比改进学习模型本身带来更高的投资回报，
4.分享您的解决方案写下您的解决方案并共享它，以获得反馈。您不仅会从其他人那里获得有价值的建议，而且还将成为您投资组合中的第一笔记录，5.对其他问题重复步骤1-4选择不同的问题，并对每个任务执行相同的步骤。如果您开始使用表格数据，请选择一个涉及图像或非结构化文本的问题，学习如何正确制定机器学习问题也很重要。
开发者往往需要将一些抽象的商业目标转化为适合机器学习细节的具体问题。6.Complete Kaggle竞赛这个竞赛可以让你测试自己的技能，解决许多其他工程师正在解决的相同问题。你必须尝试不同的方法，选择最有效的解决方案。这个比赛还可以教会你协作，因为你可以加入一个大型社区，在论坛上与人交流，分享你的想法，向他人学习。
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