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一、内容清单：
1..python入门书籍：
?? ??? ?python基础教程.pdf
?? ??? ?python语言及其应用.pdf
?? ??? ?python语言入门.pdf
?? ??? ?像计算机科学家一样思考python第2版.pdf
?? ??? ?备注：自己找一本精读，其他辅助阅读，会有不一样的效果。
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2.数学：
?? ??? ?同济高等数学 第六版 上册.pdf?? ?//上册内容基本要求都必须了解，了解的意思是虽然不会回推导，但是要能理解 ?? ?
?? ??? ?同济高等数学 第六版 下册.pdf ? ?//以最小二乘法为界（包括最小二乘），之前的内容个人觉得必须要理解，特别是三维 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //空间向量部分，是理解线性代数的基础，因为线性代数是将向量推向高维空间后的结果。
?? ??? ?同济高等数学 第六版 习题全解.pdf //如果你考研的话，这个很重要，否者可以暂时略过
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?? ??? ?线性代数应该这样学.pdf ? ? ? ? ? ? //掌握基本内容，至于那些是基本内容，请度娘后自己把握
?? ??? ?线性代数（英文）.pdf?? ??? ??? ?
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?? ??? ?概率论 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //掌握基本内容，自己把握
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?? ??? ?数学之美.pdf ? ? ? ? ? ? ? ??? ??? ?//兴趣型读物
?? ??? ?统计学习方法.pdf ? ? ? ? ? ??? ??//兴趣型读物
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?? ??? ?备注：以上数学书籍不用所有章节都看，但是与AI相关的基础部分必看。
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3.机器学习+深度学习(主要基于tensorflow框架)?
?? ??? ?TensorFlow实战黄文坚（完整）.pdf ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
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?? ??? ?TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书).pdf ? ? //适合与其它tensorflow书籍配合阅读
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?? ??? ?面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书).pdf ?//配合型泛读?? ??? ?
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?? ??? ?Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf ? ? //非常适合入门时多看几遍 ? ? ? ? ??
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?? ??? ?机器学习_周志华.pdf ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //可以全面了解机器学习，有难度，建议先从机器学习之集
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//深度学习开始入门，然后再回过头来看 ? ? ? ? ? ??
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?? ??? ?深度学习0.5-beta.pdf ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//深度学习圣书，前两部分本人看了很多遍，最开始硬着头皮看，看了
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //几遍后你会觉得原来如此，当然前提是得先去补数学，如果连基本的
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //数学符号都不记的话，那就基本就没戏了。
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?? ??? ?图像处理、分析与机器视觉.pdf ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //查阅型阅读（根据自己需求来选择性阅读）
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?? ??? ?21个项目玩转深度学习：基于tensorflow的实现详解.pdf?? ?//tensorflow的完美项目集，非常好，这本书没有免费版，
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //网上的资源都要付费
?? ??? ?Deep-Learning-21-Examples-源代码.zip?? ??? //21个项目玩转深度学习的源代码，宝贵程度可想而知
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二、以上书籍的学习思路：
首先顺便提一下人工智能、机器学习、深度学习的关系：人工智能 包含 机器学习 包含 深度学习。
1.浏览所有书籍的所有内容，先心中有数，如果不自己浏览，就算我告诉你大致情况，也没有什么用，还是要你自己亲身感受??
2.浏览之后，大家心中应该就有了一个大致的概念，接下来就要选择几本来精读，比如数学基础的内容必读，这是理解数学公式的基础，有了数学基础后就可以开始于都不过机器学习方向太大，内容太多，建议先从机器学习子集深度学习入手，因为深度学习是机器学习的方向之一，当深度学习有一定的理解之后，再回过来看机器学习时，你会有不一样的感受。
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3.对于需要精读的书籍，我建议多看几遍，到底多看几遍合适，由自己衡量，大致的标准就是当你的心中有一种原来如此的感觉时，就可以进入项目代码练习的环节，要不然永远都是眼高手低，代码在书中都有，自己照着敲，基本上最多的问题都在排错上。当然，至于可不可以将代码练习提前，可有自己判断，我这里只是给建议。
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4.当书中代码都练过后，恭喜你已经有了一定的级别了，此时就可以到网上找项目（比如聊天机器人、图片修复等），自己修改 ?实现。
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5.前面步骤完成之后，就可以自己找独立的去实现一个项目了，具体项目请度娘
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?? ??? ?当然如果允许的话，最好购买相应的人工智能的视频课程，然后配合学习，相信我，不要完全依赖视频，也不要完全依赖书籍，相得益彰的配合好，?一定会事半功倍，当然我建议先以书籍作为最开始的入门比较好，后期视频配合，因为看书更省时间，而视频会让你对从书籍所学的内容补充并加深理解，当然还有一件事情网络了说，学习过程中遇到不懂的名词（名词扫盲很重要）或者难解之处，一定要多度娘，这个很重要。
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?? ??? ?相信我，如果你真的按照以上流程坚持2~4个月后，完全就会有不一样的感觉，到那时你应该已经入门了，其实如果你以前就有相应的开发经验的话，入门不是难事，如果你能独立完成几个项目的话，我觉得可以去尝试找工作了，?一旦找到工作，基于这个跳板，你就可以走的更远，当然第一份工作薪资多少很是界定，这个要看行价以及你自己的能力和期望了，出入门时建议不要想太多，更应该看到的是以后的发展。
?? ??? ?注意，我们这里讨论的是人工智能的应用开发，与java应用开发属于同一个层次，而不是去实现底层框架结构的开发，这个一般人弄不了，如果是框架结构相关的内容，以上书籍的内容还远远不够，比如java开发，java开发就是学会使用java相关的框架结构，对于应用逻辑进行实现，开发出应用项目，这里总结下各类型开发的特点。
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?? ??? ?·底层驱动开发：框架 + 逻辑 + 硬件
?? ??? ?·java等服务器开发：框架 + 逻辑
?? ??? ?·人工智能：各类框架（比如tensorflow）+ 逻辑 + 数学 ? //数学是一个很大门槛
原文地址：https://blog.51cto.com/12951022/2466792