一、语言

希望在进入这个领域之前 至少得会一门语言 Python。

后面可以学学C或者C++，很多源码也是C和C++的

二、数学

以及不想做调包侠的话，学通透得有比较好的数学基础：

微积分 线性代数 概率论
如果数学基础不好可以先补一补，不然有些理解起来或许会很头疼。

三、快速入门机器学习、深度学习

推荐我的启蒙书，复旦大学邱老师的开源书《神经网络与深度学习》

虽然本身市面上有很多机器学习，深度学习的书

西瓜书，统计学习方法，花书等等

我觉得各有优劣，而且眼花撩乱，一开始入门我觉得看NNDL就不错了。

四、学习至少一个框架

我个人是先学习的Pytorch，我也建议先学Pytorch，因为它很适合学习做研究。

推荐一本书开源书：《动手学深度学习 pytorch版》

在学习框架的过程中去实践，实现一些模型。

框架很多，后面可以多学学，比如TensorFlow

恭喜你 ！到此基本你已经入门了～

五、选择方向

对于人工智能的方向有很多，你要确定自己的方向。

我的方向是自然语言处理

当然还有计算机视觉、推荐系统，强化学习等等。

明确方向后，对应的技术路线比比皆是，然后向专业方向挺进。

六、好的习惯

最好会读Paper，养成读Paper的习惯

网站推荐：Paperswithcode

多实践：打一些比赛 Kaggle 天池等

学会做总结，写技术博客，分享知识。

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