终于找到了！AI学习路线图——从零基础到就业导读：极简可行

导读：极简可行，少即是多。
作者：华章郭老师
本指南为不擅长数学的你私人订制，同时适用于：
想要学习AI的学生、程序员、研究人员或爱好者；
想转行AI的读者；
想把AI运用到本职工作的读者。
新手自学三大误区：
贪多求全收集资料，却一份也没看完；
【终于找到了！AI学习路线图——从零基础到就业】想通过脑图了解“系统入门路线” ，却只看到满屏的陌生名词，还是不知该怎么学；
翻开AI技术书，第一眼就被公式“劝退” 。
如果你也一样，在初学入门时踩到这些“坑” ，那么继续往下看吧。
路线图制定原则：少即是多
最大化节约你的时间和精力，优先向重点发力，捡西瓜而不是捡芝麻。
路线图分为3个阶段：1.零基础入门， 2.基础进阶， 3.工作应用
在入门阶段，你需要的不是大量资料的罗列，而是一个简单可行的引导——
只学重点，建立信心。
所以小编只推荐4本书，而且不必全部看完；
一旦真正入门，消除了迷茫，这时再向你推荐全面和深入的内容，才有帮助；
达到工作水平后，你自己就会知道怎样学了，同时也已融入这个圈子。这时推荐一些你会在工作中用到的参考书，你自行选择即可。
路线图中推荐的书，为了方便新手理解，对每本书都只用直截了当的一句话去描述其特点，
把阅读成本降到最低。
已经入门或处在行业内的读者，也可以通过路线图来查缺补漏，让自己升值。
先上图，然后看说明：

文章图片
高清大图下载：
关注VX大数据DT ，在后台对话框回复
AI路线图
第一阶段：零基础入门（3-6个月）
新手应首先通过少而精的学习，
看到全景图，建立大局观。
通过完成小实验，建立信心，才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

文章图片
入门路线上，建议先掌握机器学习的基础（传统模型）后，再开始学深度学习。原因有二：
一来机器学习基础是“以不变应万变”的内功。一旦掌握了基础，你对深度学习等进阶技术，以及不断变化的新技术都可以触类旁通，节省学习成本；
二来深度学习对计算机硬件要求高，不适合新手用个人电脑自学。
但是有个问题：机器学习相对深度学习来说，对数学基础要求稍高，这该怎么解决呢？
答案就在路线图的第一本书里——
《机器学习算法的数学解析与Python实现》
。

文章图片
《机器学习算法的数学解析与Python实现》
作者：莫凡
推荐语：
看得懂、学得会、不枯燥的机器学习入门书。用白话帮你从生活案例中理解算法，发现算法的乐趣，再把算法应用到机器学习中，让你零基础掌握算法精髓，快速进入AI开发领域。
这本书堪称小白福音！你别看它的书名挺长，但作者可是用视频弹幕般的解说风格，带你零基础入门的。至于内容有多么的多通俗易懂，你看一下作者写的文章就知道了。
你要的机器学习
全景图
，也就在这本书里。
学习理论基础的同时，通过实践带给自己