其实，这两方面都是存在的，但都很片面，这里不加赘述。客观地说，数字化、智能化是人类社会发展的趋势，而当下人工智能无疑是一大热门，那是蓝海还是火海？我们回到老道理——水的深度，只有你自己去试试水才知道。

当你对上面情况有了初步的了解并想试试水，需要面对的问题是：AI入门容易吗？

答案其实是否定的，难！

AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初学者，这些原因根本上就是面对这样困难的学科却缺乏合适方法导致的。

反问一个玩笑，程序员怎么会没有方法呢？随手就定义一个Python方法（funtion）。。。

def funtion():

return ‘haha，往下看，下面会介绍方法’

回到笔者，一名普普通通的程序员，当初也是”误打误撞“学习Python入门到机器学习、深度学习，至今有4个年头，踩了很多坑，下文说到的学习方法、具体化的学习路线也就填坑试错的经验罢了。

一、学习方法是？

---

说到学习方法，其实我们谈到的人工智能之所以智能，核心也在于其学习方法。而人工智能学习过程有两个要素：

1、学习目标是什么？（——什么目标函数）

2、如何达到目标？（——什么算法）

可以发现这两个问题也是我们学习这门学科需要回答的**，所谓的学习方法也就是明确学习目标以及如何达到的方法。**人工智能领域很多思路和人类学习是很共恰的！

1.1 学习目标是什么？

我们的学习目标比较清楚，就是入门人工智能领域，能完成一个AI相关的任务，或者找到相关的工作。

1.2 如何达到目标？

1、入门人工智能是个宽泛的目标，因此还得 将目标拆分成阶段性目标才易于执行，可以对应到下面–学习路线及建议资源的各个节点。

2、学习人工智能这门学科，需要提醒的是这本来就是件难事，所以实在搞不懂的知识可以放在后面补下，不要奢求一步到位（当然天赋了得另说），不要想一下子成为专家，可以从：懂得调用现成的算法模块(scikit-learn、tensorflow)做项目 -进阶-》懂得算法原理进一步精用、调优算法 -进阶-》领域专家。保持学习，循序渐进才是啃硬骨头的姿势。

3、啃硬骨头过程无疑是艰难的，所以慢慢地培养兴趣和及时的结果反馈是很重要的。在这方面，边学边敲代码是必须的，结合代码实践学习效率会比较高，还可以及时看到学习成果，就算是啃硬骨头看到牙印越来越深，不也是成果，也比较不容易放弃！

二、整体的学习路线及建议资源

---

本学习路线的基本的框架是：

→ 首先宽泛了解领域，建立一定兴趣

→ 基础知识、工具准备

→ 机器学习|深度学习的入门课程、书籍及项目实践

→ （面试准备）

→ 自行扩展：工作中实战学习 或 学术界特定领域钻研，经典算法原理、项目实践

2.1 了解领域及培养兴趣

我们首先要对人工智能领域有个宽泛的了解，有自己的全局性的认识，产生一些判断，才不会人云亦云地因为“薪资高、压力大”等去做出选择或者放弃。再者你做的准备调研越多，确认方向后越不容易放弃（等门槛效应）。当然，最重要还是慢慢培养兴趣，这个事情如果没有兴趣不走心，能做得很好吗？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）之研究目的是通过探索智慧的实质，扩展人类智能——促使智能主体会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、专家系统等）、会学习（知识表示，机器学习等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。一个经典的AI定义是：“ 智能主体可以理解数据及从中学习，并利用知识实现特定目标和任务的能力。”

从技术层面来看（如下图），现在所说的人工智能技术基本上就是机器学习方面的（也就是，机器学习技术是我们入门AI的核心技术）。

AI除了机器学习，其他方面的如知识库、专家系统等技术较为没落。关于人工智能的发展历程，可以看看我之前一篇文章**人工智能简史**。

机器学习是指非显式的计算机程序可以从数据中学习，以此提高处理任务的水平。机器学习常见的任务有分类任务（如通过逻辑回归模型判断邮件是否为垃圾邮件类）、回归预测任务（线性回归模型预测房价）等等。

深度学习是机器学习的一个子方向，是当下的热门，它通过搭建深层的神经网络模型以处理任务。

从应用领域上看，人工智能在众多的应用领域上面都有一定的发展，有语言识别、自然语言处理、图像识别、数据挖掘、推荐系统、智能风控、机器人等方面。值得注意的的是，不同应用领域上，从技术层面是比较一致，但结合到实际应用场景，所需要的业务知识、算法、工程上面的要求，差别还是相当大的。回到应用领域的选择，可以结合技术现在的发展情况、自己的兴趣领域再做判断。

2.2 基础知识、工具准备

学习人工智能需要先掌握编程、数学方面的基本知识：AI算法工程师首先是一名程序员，掌握编程实现方法才不将容易论知识束之高阁。而数学是人工智能理论的奠基，是必不可少的。

2.2.1 编程语言方面

编程语言之于程序员，如宝剑之于侠士。编程语言就是程序员改变、创造数字虚拟世界的交互工具。

先简单介绍信息技术(IT)行业的情况，IT领域广泛按职能可以分为前端、后端、人工智能、嵌入式开发、游戏开发、运维、测试、网络安全等方面。前端领域常用技术栈为js\css\html，后端领域常用技术栈有Java\go\C++\php\Python等。

在人工智能领域，Python使用是比较广泛的，当然其他的语言也是可行的，如Java、C++、R语言等。语言也就工具，选择个适合的就好。结合自己的历程及语言的特性，AI小白还是建议可以从Python学起，理由如下：

1、因为其简单的语法及灵活的使用方法，Python很适合零基础入门；

2、Python有丰富的机器学习库，极大方便机器学习的开发；

3、Python在机器学习领域有较高的使用率，意味着社区庞大，应用范围广，市场上有较多的工作机会（具体可到招聘软件了解下）；

• 学习编程语言的两点建议：

1、**多敲代码：**只看书、视频而不敲代码是初学者的一个通病。要记住的是“纸上得来终觉浅”，程序员是一个工匠活，需要动手敲代码实践，熟能生巧。

2、** 多谷歌：** 互联网的信息无所不包的，学会利用互联网自己解决问题是一项基本功。不懂可以谷歌，业界一句有趣的话：程序员是面向谷歌/stackoverflow编程的。

• 建议资源：

以下资源只是一些个人的偏好推荐，挑一两种适合自己的资源学习就可以，不用全部都学浪费精力。如果都觉得不合适，按照自己的学习方式即可。

1、【Python入门书】首推Python经典书**《Python编程从入门到实践.pdf(https://github.com/aialgorithm/AiPy/》**，知识点通俗易懂，而且结合了项目实践，很适合初学者。注：Python在爬虫、web开发、游戏开发等方向也有应用，推荐本书主要学习下Python语法，而书后面的项目实战像有游戏开发\web开发，和机器学习关系不大，可以略过\自行了解下就好。

2、【Python入门教程】廖雪峰的Python在线学习教程，一个很大的特色是可以直接在线运行Python代码。

3、【Python入门视频】如果看书过于枯燥，可以结合视频学习，Python入门学习报培训班学习有点浪费，可以直接网易云课堂、Bilibili搜索相关的Python学习视频。我之前是看**小甲鱼**零基础入门学习Python课程，边看边敲敲代码，觉得还不错。

4、【Python机器学习库】学习完Python语法，再学习了解下Python上现成的机器学习库（模块包），了解基本功能学会调用它们（熟练掌握它们，主要还是要结合后面项目边学边实践才比较有效的。），一个初级的算法工程师（调包侠）基本就练成了。

重要的机器学习库有： pandas 数据分析、numpy 数值计算库、matplotlib可视化工具，推荐**《利用pandas数据分析》**有涵盖了这几部分内容。

scikit-learn 包含机器学习建模工具及算法，可以了解下官方文档https://scikit-learn.org.cn。

用于搭建深度学习的神经网络模型的库有：keras、tensorflow、Pytorch等，其中keras更为简单易用，可以参考Keras官方文档https://keras.io/zh，以及Keras之父写的**《Python深度学习》**

5、【Python进阶书】《Python Cookbook》、《流畅的Python》 这两本内容难度有提升，适合Python语法的进阶。

2.2.2 数学方面

1、数学无疑是重要的，有良好的数学基础对于算法原理的理解及进阶至关重要。但这一点对于入门的初学者反而影响没那么大，对于初学者如果数学基础比较差，有个思路是先补点“数学的最小必要知识”：如线性代数的矩阵运算；高等数学的梯度求导；概率的条件、后验概率及贝叶斯定理等等。这样可以应付大部分算法的理解。

2、如果觉得数学有难度，数学公式、知识的理解建议不用硬啃，不懂时再反查，遇到再回来补效果会好很多。（如果你的数学没有问题，忽略这些，直接复习大学教材补下基础）

• 建议资源

【数学基础知识】推荐黄博翻译整理的机器学习相关的数学基础知识，内容简要，还是挺不错的。

高等数学 线性代数 概率与数理统计

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Python开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

---

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣，欢迎戳这里加入程序员的圈子，让我们一起学习成长！

AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算

要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。**

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣，欢迎戳这里加入程序员的圈子，让我们一起学习成长！

AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算