人工智能（AI）近年来成为了炙手可热的技术之一。从商品推荐、个性化推送、自拍美化、翻译，到语音识别、无人驾驶、图像识别和自动化客服等多个领域，AI都发挥了革命性的作用。

AI背后的核心技术包括机器学习和深度学习，这些技术已经成为高薪职位的代名词。那么，普通的程序员如何才能踏上AI的浪潮，跻身于高薪行列呢？

接下来，我们将分阶段介绍如何系统地学习“机器学习”和“深度学习”。

阶段一：基础知识

关键词：数学、Python

人工智能是一门融合数学和编程的综合学科。尽管现在有许多框架使得AI的学习变得更加简单，但数学基础和算法的理解对于职业生涯至关重要。这些基础知识可以帮助你更快地解决问题、选择合适的模型并深入解决复杂问题。

如果你的数学基础不够扎实，也不必担心。机器学习的基础在于将统计学和计算机科学中的概念应用于数据处理，因此掌握基本的统计知识就足够了。

推荐阅读： - 李航的《统计学习方法》。这本书虽然价格低廉，但内容精炼实用，非常适合初学者。

推荐视频： - 可汗学院的线性代数课程。即使没有线性代数基础，也可以通过这个系列的学习来掌握必要的知识。

阶段二：常用模块

关键词：科学计算、数据处理工具——numpy、matplotlib、Pandas等

在掌握了Python基础之后，接下来需要学习的是常用的科学计算和数据处理工具。这些工具包括numpy、matplotlib和Pandas。

• numpy：这是一个Python扩展库，支持高维度数组和矩阵运算，提供大量的数学函数库。
• Pandas：基于numpy的数据处理工具，提供高效的大型数据集操作功能。
• matplotlib：一个开源绘图库，因其丰富的绘图类型、简单的绘图方式和完善的接口文档而广受欢迎。

阶段三：机器学习

关键词：监督学习、线性回归、非监督学习、聚类等

在具备了基础知识和工具之后，就可以开始学习目前最前沿的AI技术——机器学习和深度学习。机器学习涵盖了广泛的领域，并且在几乎所有行业中都有应用。

算法基础：

• K-近邻算法实现手写数字识别系统
• 使用逻辑回归实现鸢尾花分类
• 基于SVM的猫咪图片识别器
• 决策树实战项目：鸢尾花分类

基础项目：

• 使用Python实现英文新闻摘要自动提取
• 使用Python实现深度神经网络
• 使用Pygame实现四子棋游戏
• 使用卷积神经网络进行图片分类
• 使用卷积神经网络实现图片风格迁移

进阶项目：

• 使用机器学习方法预测世界杯冠军
• NBA常规赛结果预测：利用Python进行比赛数据分析
• 使用神经网络实现手写字符识别系统
• 使用Python进行气候数据分析
• scikit-learn实战：监督学习
• scikit-learn实战：非监督学习
• 使用神经网络实现人脸识别
• Twitter数据情感分析
• 大数据分析：发现打车的秘诀
• Ebay在线拍卖数据分析

阶段四：深度学习

关键词：强化学习、深度学习——TensorFlow、Pytorch、Keras、Caffee、CNN、RNN、GAN等

学习完机器学习后，下一步是进入深度学习。近年来，几乎所有的人工智能新闻都与深度学习有关，例如AlphaGo、Prisma、语音识别、无人驾驶等。

深度学习是一种特殊的机器学习，它涉及深度神经网络的训练。由于训练成本较高，传统的神经网络通常只有3-4层，而深度神经网络可以达到8-10层，从而获得更精确的模型。

推荐框架：

• TensorFlow
• Pytorch
• Keras
• Caffee

总结

如果你能够系统地掌握整个流程，相信你已经是一位人工智能领域的专家了。但是，第一步不是收藏文章，而是动手实践，亲自编写代码。希望这篇文章能帮助你打开机器学习的大门。

如果你希望更快速地系统学习机器学习、强化学习和深度学习，并亲手完成相关项目，可以考虑参加为期六周的培训课程。