作为学习者，什么样的学习方式、学习路径可以帮助我们进入更高效更方便的人工智能，不会错过奔驰经过的“AI”号列车呢？
人工智能时代持续发展，已成为新一轮产业变革的核心推动力和引领未来发展的战略技术，不仅受到政策支持，国内人工智能市场规模也不断提升，相应地对各行各业人员产生巨大影响，人工智能相关专家掀起热潮
作为具有一定门槛的学科，如何避免陷入低效的学习困境和低质量的训练陷阱？ 从大厂招聘经验可以看出，以科班出身为代表的系统化和论文竞赛为代表的含油量是拓展职业生涯的敲门砖。 原来是小莫，浙江大学计算机学院的团队背景和所从事的事业参与了从K12到大学的多个人工智能专业建设方案。 今天我想从最受欢迎的Python语言开始，简单介绍一下如何开始人工智能的学习。
莫先根据人工智能的学习步骤从Python开始做简单的说明，然后给有一定Python基础的学生提供未来学习计划的建议(有基础的话可以跳到第二阶段)。
一、人工智能学习的第一阶段(入门阶段) Python程序语言作为近年来热门的语言成为入门人工智能的首选，因为其语法简单易读、易理解，且用处广泛。
由于这些优点，学习Python的方法也各种各样。 Python的学习方法有以下几种。
正在寻找入门版的《Python编程：入门到实践》和高级版的《Python进阶》、《流畅的Python》等免费的介绍书。 这些书大多做了细致的、包罗万象的阐释，但也有一些困难，需要按照自己喜欢的方向进行实战检验。 这种学习方法学习能力强，适合想花时间钻研的同学，当然也是其他方法的好辅助。 举办讲习班。 一些传统教育机构有很强的营销能力，学生们可能会被一些令人眼花缭乱的宣传手段所引导，确实可以用一些方法“包装”自己，虽然短时间内会有一定的时效，但同样的缺点是显而易见的，昂贵、系统化差、教育资格不足当然，培训班是短期职业发展的有效途径之一，也可以通过甄别机构背书，利用学习资源进行应急利用。 在MOOC网站上通过视频进行免费学习，在新冠灾祸时代，通过视频学习成为低成本的学习方式。 其优点是大规模、在线、全面授课，但同时其互动体验相对薄弱，反馈性差，问题是如何提高师生沟通，实现良好的互动，MOOC、Coursera
(图片来源：中国大学MOOC官网)与主流视频教育相比，莫开发了新的Mo-Tutor模式，旨在帮助AI教育均等化。 莫平台在浙江大学计算机学院、软件学院及本科图灵课堂教学中积累了丰富的基础教学经验，经过教育专家论证的教学模式“莫托”3354开发出了人人共享的“家教”。 对于Python的学习来说，深入挖掘和讲解实操是我们探索过的最好的学习路径。 为了保证课程的质量和权威性，莫愁邀请了获得“浙江大学永平优秀教育贡献奖”的【智力的菠萝教授】，开展了以“Mo-Tutor”形式录制的Python夏令营，免费提供课程讲解。 (可以访问莫获得智力菠萝老师的视频。 Python课程体系完整，通过“家教”全景式教学，从语音指导到重点标注，再到实操练习。 在听的同时，也可以在不切换环境、不破坏学习一贯性的情况下进行代码实际操作。 通过观看老师的标记操作，使学习者能够身临其境地学习课程，提高理解能力和熟练程度。 目前，莫托教育模式处于公定阶段。 希望大家能访问网站，进入网站
【Mo-Tutor教学模式】在Python官网学习编码和使用教程。 官网整体缺点多为版本和分类，内容复杂集中，令人眼花缭乱。 这可能是学习者自力更生强，而且英语表达更准确，对英语有很高的要求。 当然要学好Python语言，官网的协助也是必不可少的。 二.人工智能学习的第二阶段需要在有一定的编程语言基础后稳步高效地提高人工智能能力。 学习计划分为以下几点。 首先要学习python，然后构建数据建模思维，了解人工智能的基本理论。 这就要求了解机器学习的基本模式，然后机器学习和深度学习等内容是涉及概率论、统计学、逼近论、算法复杂理论等多学科的多学科交叉学科，所以机器学习是一门综合性很强的学科，莫平台
数学的基础方面
主要包括统计学的内容。 线性代数是数学基础中最重要的内容也是大学的必修课是利用回归方程建模一个或多个自变量和因变量关系的分析方式数学基础的重要性不言而喻，因为在机器学习中有可能应用于成本函数和梯度下降算法等。 忘了也没关系。 哪里补不了哪里。 我建议你读《线性代数及其应用》这本书。 这本书涵盖范围广，还有应用介绍。 然后也可以在b网站上搜索优质ygdjy的份额和说明内容。 为了不使内容零散、视听体验变差，请注意仔细分辨。
当然Mo平台也有相关的教学视频和完整体系的免费学习，将单纯的数学知识引入到人工智能的具体应用中，有针对性地开展人工智能所要求的数学基础的讲解。
算法的基础知识
主要是模型的评价和选择、
搜索求解、决策树、支持向量机、贝叶斯等算法，通过这些内容学习进行一些简单的问题解决方法，并且通过Python实现，如对地图迷宫路径的规划中采用广度深度的搜索解决；对像围棋的棋类采用蒙特卡洛树搜索；利用监督学习的方法构建决策树等等。 实训方面对于人工智能这样一门适用性强的专业而言，其出口就变得及其重要，成为一名合格的工程师不仅仅需要扎实的理论基础，同样需要大量的实操训练，不能纸上谈兵，而实训项目提供的各方位的锻炼就成为检验一名工程师含金量的重要手段。
企业级的实训案例是市场上各类教培机构反复强调的课程价值，但是课程跨度大，企业级项目落到个人实操编程了小学生填鸭，实际效果大打折扣。从Mo在各类高校教学的经验出发，在理论教学的过程中制定适合实际的实训项目才是可持续的学习路径。Mo平台在浙江大学、复旦大学、上海交通大学、同济大学、南京大学、中国科学院大学这华东六校“AI+X”教学经验的基础上，开发了教学与实操相结合的教学模式，希望能够扎实的推进人工智能学习。
三． 人工智能学习第三阶段
第三阶段可以分为两部分，第一个是了解深度学习框架，主要包括Mindspore、Pytorch和Tensorflow三个框架。第二个是学习深度学习的相关内容：计算机视觉和自然语言处理。
简单介绍三个机器学习框架：
Mindspore是端边云全场景按需协同的华为自研AI计算框架，为全场景AI的模型开发、模型运行、模型部署提供端到端能力，实现更好的资源效率，同时降低了AI开发门槛，助力普惠AI。 Pytorch 是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它不仅能实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，主要服务于提供强大灵活性和高速的深度学习研究平台。Tensorflow 是一个端到端开源机器学习平台，他拥有全面灵活的生态系统，其中包含各种工具，库和社区资源，作为业界使用最为广泛的深度学习框架之一，它在工业界拥有完备的解决方案和用户基础。关于新手深度框架的选择回答者众多，可以参考CSDN以及知乎的相关回答。
最后是在神经网络算法应用上，人工智能研究的一个重要方向是计算机视觉与自然语言处理。
计算机视觉就是研究如何让机器“看”的科学，具体应用在如工业机器人、自主汽车导航、视频监控、医学图像分析系统或地形模型等，涉及各个产业。自然语言处理是一门融合语言学、计算机科学、数学于一体的科学，它主要应用于信息抽取、自动文摘、语音识别技术。根据这些，对人工智能感兴趣的同学可以自主选择研究方向来确立学习方向。如何建立体系化的学习路径？Mo平台提供了一种方案，帮助指导学习的具体路径，通过仅需浏览器即可访问的学习平台还原真实的应用场景，并且提供数据集，项目代码，训练GPU，Mo平台已经在推进AI教育的路上走了很久。
当然，Mo也存在一些不足，提升学习者背书的竞赛还有所欠缺，所以Mo同时也要推荐给大家一些机器学习类的竞赛。这类竞赛也是实现个人价值提升的不二选择。
目前的主流平台就是Kaggle和天池，
Kaggle优势就是分享的社区，比赛的讨论区有大量的大佬观点和思路，可以汲取到新的路径。天池是国内最大的机器学习网站，分享氛围较弱，但有很多针对初学者的入门教程与一些算法竞赛讲解。此外可能还有一些大厂的竞赛，不过需要大家在相应网站关注。以上就是今天小Mo分享的全部内容了，总结来说，目前就线上人工智能教育行业公益性与免费性学习产品很多，他们大都便捷实惠，可以让学习者在足不出户的闲暇时间就学习到一部分相关专业课程，同时他们提供给学习者的选择也很丰富，大家可以根据自己的理解选择适合自己的产品，根据自己的方向来确定学习路径和内容，当然希望大家多多关注Mo我们祝愿对人工智能感兴趣的同学们在人工智能的道路上越走越远，我们一起发现意外，创造可能。