此列表包含了人工智能和深度學(xué)習(xí)最好的入門資源，對(duì)初學(xué)者和想要進(jìn)入這一領(lǐng)域但又不知道如何開(kāi)始的人最為有用。

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最佳入門介紹，可以在coursera 上觀看吳恩達(dá)（Andrew Ng）的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。這門課程解釋了最基本的概念，讓你對(duì)最重要的算法有一個(gè)很好的理解。

簡(jiǎn)而言之，如果想對(duì)高水平的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)概覽，可以觀看在線課程“Machine Learning Distilled”。

圖書(shū)Programming Collective Intellience《集體智慧編程》是學(xué)習(xí)在Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)優(yōu)秀的資源。書(shū)中列舉了許多實(shí)際案例，覆蓋了所有必須的基礎(chǔ)知識(shí)。

其他你可能想看的幾個(gè)資源：

• Peter Norvig （谷歌研發(fā)總監(jiān)）在Udacity上的機(jī)器學(xué)習(xí)課程；

• 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Tom Mitchell 的機(jī)器學(xué)習(xí)課程；

• Youtube 上的機(jī)器學(xué)習(xí)教程mathematicalmonk

個(gè)人認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)最好的入門材料是Deep Learning With Python，它既沒(méi)有深入到困難的數(shù)學(xué)問(wèn)題中，也不會(huì)要求一大串的前期知識(shí)清單，而只是描述了一種簡(jiǎn)單的方法，來(lái)進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。這本書(shū)解釋了如何迅速地在實(shí)踐中進(jìn)行開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)，詳解最先進(jìn)的工具（Keras，TensorFolw），并分析了若干個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目，解釋了當(dāng)下所有最酷的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用是如何實(shí)現(xiàn)的。

此外，書(shū)中還細(xì)致地介紹了谷歌的深度學(xué)習(xí)課程以及Sephen Welch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

隨后，如果想進(jìn)一步學(xué)習(xí)，這里還有一些比較有趣的資源：

• Geoffrey Hinton 在 Cousera的課程“NeuralNetwork for Machine Learning”，可以讓你了解如何過(guò)一個(gè)經(jīng)典的難題——MINIST角色識(shí)別來(lái)訓(xùn)練ANN。該課程對(duì)深度學(xué)習(xí)的方方面面都有深入的解讀。

• MIT 的圖書(shū)《Deep Learning》

• 斯坦福大學(xué)的課程UFLDL

• Michael Nielsen 的圖書(shū)Neural Network andDeep Learning《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》

關(guān)于“舊派”人工智能的最佳圖書(shū)Artificial Intelligence: A Modern Approach（AIMA），提供了一個(gè)對(duì)該領(lǐng)域的通覽，并解釋了你需要知道的所有基礎(chǔ)概念。

UC Berkeley的人工智能課程：這是一個(gè)系列的視頻課程，通過(guò)非常有趣的實(shí)際項(xiàng)目（比如，訓(xùn)練AI來(lái)玩Pacman 游戲）來(lái)解釋最基礎(chǔ)的AI 概念。推薦配以AIMA觀看，因?yàn)檫@些課程就是基于書(shū)中的內(nèi)容的，并從不同的角度解釋了許多類似的概念，更易于理解。課程內(nèi)容雖然很深，但是卻有一個(gè)相當(dāng)棒的方式讓你可以從零開(kāi)始。

人類的心智是如何起作用的？

如果你對(duì)AI感興趣，你可能會(huì)想了解人類的心智是如何起作用的，下面的幾本書(shū)將會(huì)用有趣的、直觀的方式闡釋最好的一些現(xiàn)代理論。

• Jeff Hawkins 的On Intelligence （有聲讀物）。

• G?del, Escher, Bach

這兩本書(shū)會(huì)為你提供關(guān)于人類心智是如何工作的這一問(wèn)題一個(gè)概覽。

其他資源還有：

Ray Kurzweil 的 How toCreate a Mind （有聲讀物）。

《神經(jīng)科學(xué)規(guī)則》（Principlesof Neural Science）。這是我可以找到的關(guān)于深入研究神經(jīng)科學(xué)的最好的書(shū)了，它講了硬核科學(xué)（hardcore science）、神經(jīng)解剖學(xué)等等，非常有趣，同時(shí)也很長(zhǎng)。

想要開(kāi)始學(xué)習(xí)人工智能，這里有你需要的非常基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)概念：

計(jì)算

• 可汗學(xué)院的計(jì)算課程視頻

• MIT的課程：MultivariableCalculus

線性代數(shù)

• 可汗學(xué)院的線性代數(shù)視頻

• Gilbert Strang在MIT的線性代數(shù)視頻

• 布朗大學(xué)的CS線性代數(shù)課程Codingthe Matrix

概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)

• 可汗學(xué)院的概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)課程視頻

• edx的概率論課程

要想學(xué)好AI，了解計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程的基本概念會(huì)讓你更輕松。