本文为想进入人工智能领域但不知道从何入手的初学者列出了最佳学习资源。机器学习入门后，可以进一步了解人工智能平台。目前，一些大型科技公司已经陆续开放了自己的人工智能平台，基于这些人工智能平台可以完成一些行业创新。无论你从哪里开始，你都应该计划在你的职业生涯中继续接受教育。人工智能永远不会停止学习，所以你也不会停止学习。
什么是人工智能，想学习人工智能该从哪里开始？
人工智能是我的研究方向之一，我目前也在从事关于智能诊疗方面的落地研究，所以我来回答一下这个问题。人工智能的概念涉及到的内容太广泛了，至今为止也没有一个比较确切的定义，但是人工智能研究的内容主要集中在六个领域，分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。我是从研究大数据开始的，然后进入人工智能领域，所以我进入人工智能领域的切入点是机器学习。
伴随着大数据的发展，大量的有效数据被采集，这为机器学习提供了重要的基础，从而让机器学习的发展进入到了一个前所未有的阶段。机器学习的关键点就在于数据的收集、整理，然后才是算法的设计与训练，只有大量的数据样本不断的训练才能让系统更加的智能化、合理化。所以大数据是机器学习的一个重要基础。以我的经验来看，从大数据切入到机器学习进而打开人工智能的大门是比较优雅的方式，目前是大数据时代，所以从大数据开始进入人工智能是比较方便的方式。
想学人工智能，应该从哪里学起。有什么机会？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。他是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。说的通俗一点，人工智能就是研究怎样是计算机能够具备人的思维，按照人的思维方式思考问题，逐渐在某些场合能够使用计算机代替人类。
学习人工智能必然要从Python开始学习，然后是机器学习、深度学习等算法。这也是一个比较常规的学习路线。人工智能课程大纲：本课程分为四个阶段，从基础到高级，层层深入学习，步步进阶，具体安排如下。第一阶段：Python语言及应用课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程掌握技能：（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。
第二阶段：机器学习与数据分析课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战掌握技能：（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用。
第三阶段：深度学习课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战掌握技能：（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。
第四阶段:图像处理技术课程内容:图像基础知识、图像运算与计算、图像几何变换、图像形态学、图像轮廓、图像统计、图像滤波、项目实战技能:(1)掌握图像处理技术基础知识；(2)掌握图像降噪、增强、恢复、分割、特征提取的处理方法和技术应用技能；(3)掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；(4)掌握前沿的深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。
