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AI也就是人工智能，包括機器學習。機器學習就是教電腦怎樣從數據中學習，然后做出抉擇計劃或猜想。機器學習歸于計算機科學與統計學的交叉學科，在多個領域會以不同的相貌出現，比如你應該聽過這些名詞：數據科學、大數據、人工智能。
那么AI學的是什么?怎樣學習?從哪初步學?
這個學習思路應該是這樣的。了解這個領域，進入機器初學階段，然后重復進行實踐后進入到深層次的學習，重復操練寫項目繼續學習，然后到達融會貫通的地步。所以想要了解AI這個領域，首要要對AI領域樹立起全面的視界，培養起滿足的愛好，然后初步學習機器學習的基礎。基礎打下后，可以用機器學習來處理一個實踐的問題。實戰經驗堆集往后，可以考慮繼續進行學習。
進入AI領域需求具有的相關基礎常識：數學：線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與后驗概率。英語：在線英文詞典，翻墻：可以隨時隨地上Google，這是一個很重要的東西。
用于數據科學中的Python編程
操練機器學習的整個流程：收集數據，預處理和清理數據，樹立模型，練習和調試模型，點評模型。
總歸，為自己設定學習目標和期限，極力結束。必定要打好學習基礎，掌握基本理論，并且將實踐理論相結合，不要只注重某一個方面。試著自己從頭寫幾個算法，必定要從多角度思考問題，多想想每個算法能發作什么價值。堅持住，你就是下一個大神。
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