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一、如何学习人工智能

国家于2017年7月发布了《新一代人工智能发展规划》，大数据、人工智能是新时代的标志，更是影响企业利润、核心竞争力的关键要素。大数据、人工智能正在悄悄改变企业、改变学校、改变医院、改变我们的生活、出行、工作、就业等等。但学习大数据、人工智能是有一定门槛的，我们这个网站目的就是希望给广大大数据、人工智能爱好者，提供几块垫脚的砖头，使您能更快、更有效的迈过这道门槛,进入大数据、人工智能这个大殿堂，然后，走向更大的辉煌！
为此，我们为您准备一些可操作的实例、代码，也不乏对一些方法、原理、架构的说明，此外，相应实操环境（含GPU）也正在准备中，希望这些对您有所帮助，如何学习或使用这些内容，从我们的角度提了几个小建议(我们更期待您的建议或意见，交流微信：wumg3000或邮箱：wumg3000@163.com)，不一定适合您，仅供参考：

1、如果您是一个在校大学生或对大数据、人工智能方面的技术是零基础的，建议采用如下学习路线：
第二部分《大数据、人工智能快速入门》=>第五部分《Python与人工智能》
或者Linux基础;MySQL;==>《Python与人工智能》
2、如果您对Linux、数据库（如MySQL）、Python或R、Java有一定基础，可直接从我们的第五部分（Python与人工智能）入手，在这部分，我们将以Python为主要内容，循序渐进的介绍各种相关技术，从Python中基础的语法、数据结构、Numpy、Pandas等开发，在这个基础上，进一步介绍Python的机器学习框架及相关技术，如SKlearn，对机器学习有一定基础后，我们将介绍大数据的一些框架如，Hadoop，Spark，PySpark等，这些内很多，我们只介绍其中一些基础、重要、常用的部分。（如果想深入学习，可选择这里的Hadoop、Spark部分），最后，介绍深度学习一些框架、神经网络的经典算法及实例等，使您能在较短时间对大数据、人工智能的方面的知识有一个比较全面而又有系统的掌握，通过一些实例的练习或训练（我们可以提供实际操作环境），达到一个适合企业实操的水平。
3、对基础比较好的，可选择SKLearn或TensorFlow等部分

二、大数据、人工智能快速入门

这部分我们选择了大数据、人工智能入门的一些基础课程，具体包括：Linux、MySQL、Python、R、Hadoop、Hive、Spark、Spark SQL、TensorFlow等，挑选这些课程中最基础、最常用、最重要部分。

三、Linux基础

Linux基础部分主要介绍Linux一些常用命令，如查询文件、维护目录及文件等；介绍Linux变量、Shell脚本、Shell函数等；此外，还将介绍利用Shell命令处理文件，利用Shell编写定时调度任务，利用Shell管理大数据集群等内容。更多信息大家可以参考鸟哥的私房菜

四、MySQL基础

MySQL数据库为一个开源、性能稳定、功能强大、好用、易用、通用的数据库。在这部分我们首先介绍MySQL的一些特点、常用命令等，通过创建数据库、创建表、维护表结构、往表中导入导出数据等说明如何维护表，查询表数据包括多表查询、子查询、分组查询等；编写函数或存储过程，如何调试这些函数也将介绍，当然数据库、表设计、查询、参数的调优也将介绍。当然，还有其他内容。此外大家还可参考网站其他数据库经典博客或文章或My SQL 基础入门或MySQL入门200句

五、Python与人工智能

这部分我们将以Python为主要内容，从获取数据、处理数据，到数据分析、机器学习、深度学习等，以循序渐进的方式展开，其中不乏机器学习、深度学习的一些常用方法、重要技术的介绍，如正则化方法、降维、优化、自动编码、共享参数等内容。深度学习我们介绍TensorFlow、Theano、Keras等架构及卷积神经网络、循环神经网络原理及实例案例。如图像识别、自然语言处理、人情分析、人机对话等实例案例。这部分我们将优先实现。