學習之前還是要了解下目前工業界所需要的機器學習/人工智能人才所需要必備的技能是哪些？妳才好針對性地去學習。正好我前兩天剛聽了菜鳥窩（壹個程序猿的黃埔軍校）的壹位阿裏機器學習算法工程師的課，幫助我理清了思路，在此分享下。
①機?學習的基礎是數學，入門AI必須掌握壹些必要的數學基礎，但是並不是全部的數學知識都要學，只學工作上實際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數、凸優化等這些。
②數據分析裏需要應用到的內容也需要掌握，但不是網上所說的從0開始幫妳做數據分析的那種，而是數據挖掘或者說是數據科學領域相關的東西，比如要知道計算機裏面怎麽挖掘數據、相關的數據挖掘工具等等
補足了以上數學和數據挖掘基本知識，才可以正式進行機器學習算法原理的學習。
③算法方面需要掌握壹些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數據方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果妳本身是後臺開發、app開發、數據分析、項目管理，則是壹個學習算法的壹個加分項。
④最後需要對人工智能有全局的認知，包括機器學習、深度學習兩大模塊，相關的算法原理、推導和應用的掌握，以及最重要算法思想。
菜鳥窩老師還給出了這樣壹個學習路線圖，妳也可以看看。
網絡教程還是挺多的，就看怎麽學習了，不過遇到比較好的老師帶，會少走很多彎路。如果經濟上壓力不大，建議可以去報壹下菜鳥窩的機器學習班，畢竟人家老師都是BAT實戰的，知道企業中真正要用到的東西。
不知道有沒幫到妳？