应该怎样一步步地学习人工智能？谁有成功的经验？

人工智能本质就是使用机器学习算法，通过数据挖掘来训练出最优的算法模型，然后逐渐应用到人们的日常生活中，提升人们的生产效率，我读研的时候就是数据挖掘专业，这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。

可以先从机器学习实战和统计学习方法这两本书入手，先初步了解机器学习应用点。

新手刚开始学习机器学习算法，建议可以先看《机器学习实战》这本书，这本书讲解了机器学习一些基础算法，同时将算法应用到一些比较简单的场景，算法核心思想通过python语言去实现了部分算法，新人在入门机器算法时，肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想，这样以后使用算法时，也能快速编写出来。

《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了，SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备，比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书，它讲解的概念都很基础，也没有过多的数学公式，这对于新人理解来说，有很大的帮助。

说实话，只从书上看一些机器算法还不够，仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候，肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后，我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程，在网易公开课上面就可以查到。

我个人之前学机器学习算法的时候，看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细，同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验，当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害，还可以这样。你在听课的同时，希望你能够仔细的记录机器学习笔记，有些地方需要你下课之后，再继续查阅资料学习。

之后从机器学习项目入手，可以尝试机器学习算法类比赛

学习了机器学习算法，可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验，对于大学生来说，参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的方式，现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。

比较被认可的机器学习算法类比赛有，天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办，主要结合阿里的一些场景和数据，来吸引更多同学加入，如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖，阿里对于这个奖还是非常认可的。当然，DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错，对于新人，项目经验对于你来说，会更加重要。

总结新人进入人工智能领域，可以先从看书入门，在对机器学习算法有了一定的基础了解之后，可以去看相关的机器学习视频，跟着视频教程一起实践，更深一步的加深自己的理解。最后，可以去参加一些机器学习算法类比赛，增加自己的项目经验。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、程序员经验分享，我会持续分享在大数据和人工智能方面的内容，希望你能点赞转发或者关注我，和你一起进步。

如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会在第一时间进行解答。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前也在指导相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

在当前的人工智能时代背景下，学习人工智能技术对于学生和职场人都有比较实际的意义，学生掌握人工智能技术会拓展自己获取知识的渠道，职场人掌握人工智能技术也会获得更大的发展空间。

学习人工智能技术需要找到一个适合自己的切入点，对于大部分基础比较薄弱的人来说，如果想学习人工智能技术，可以按照以下几个步骤来进行学习：

第一：学习编程知识。掌握编程技术是学习人工智能技术的重要基础，而且从目前的技术体系结构来看，掌握编程语言也是与智能体进行交流的重要途径。学习编程语言可以重点考虑一下Python语言，一方面Python在人工智能领域的应用比较普遍，另一方面Python也比较简单易学。

第二：学习机器学习知识。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，同时机器学习也是打开人工智能大门的钥匙，所以初学者可以从机器学习开始学起。机器学习包括数据整理、算法设计、算法实现、算法训练等步骤，所以学习机器学习的过程也需要补学一定的算法知识。

第三：学习人工智能平台知识。目前不少科技公司已经陆续开放了自身的人工智能平台，通过这些人工智能平台，初学者可以完成一系列人工智能的实验，这个过程会积累大量的知识。

由于人工智能的技术体系目前尚未完善，所以并不建议完全在脱离研发任务的情况下进行自学，初学者最好通过实习岗位积累一定的经验。

最后，当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，所以如果未来想专业从事人工智能领域的研发工作，可以考虑读一下研究生。