1. 机器学习

学习机器学习算法是人工智能的基础，这是首要任务。推荐使用Python中的scikit-learn库，尝试完成一些小项目。同时，可以考虑多种算法的结合以提高预测精度。不必强求完全掌握所有算法的推导过程，关键是要理解算法并能将其应用于实践中。

熟练掌握一种编程工具，例如PyCharm或Jupyter Notebook。掌握这些工具并不难，大约只需要30分钟。

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学习建议：

市面上的书籍和博客内容参差不齐，有些过于深入，有些又太过浅显。建议以北京尚学堂的视频课程作为主要学习资料，这些课程涵盖算法介绍、推导和应用，非常适合初学者和入门者。这些课程逐步深入，帮助你打下坚实的数据挖掘和算法工程师基础。

机器学习中常见的算法包括：有监督学习中的多元线性回归、Lasso回归、岭回归；分类算法中的逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、GBDT、Adaboost、XGBoost；无监督学习中的K均值聚类、密度聚类、谱聚类；降维算法中的PCA降维、FM因式分解、SVD奇异值分解；推荐算法中的协同过滤、ALS交替最小二乘；多层感知机和神经网络；关联分析中的Apriori、FP-Growth；以及朴素贝叶斯、贝叶斯网络、隐含马尔科夫模型、条件随机场。

对于人工智能领域的新手，建议先学习一些基础知识，以便更好地了解整个行业的技术体系、就业方向和未来的职业发展。

2. 深度学习

深度学习是当前非常热门的一个领域，它是机器学习算法中神经网络的延伸。深度学习工程师也是各大公司急需的人才。你可以从Google开源的TensorFlow框架开始学习如何构建和使用深度神经网络（DNN）。接着，再用TensorFlow学习如何构建和使用卷积神经网络（CNN）。最后，学习如何构建和使用循环神经网络（RNN）。

学习建议：

在学习过程中，可以尝试用构建的DNN完成一些机器学习算法的分类和回归任务，比较结果是否有所提升，以更好地理解深度学习的精髓。此外，也可以用CNN完成图像识别任务，用RNN完成自然语言处理任务。尽管CNN和RNN的应用范围不仅限于此，但它们在这两个领域表现尤为出色。

除了TensorFlow，Keras框架也是一个不错的选择。相比TensorFlow，Keras编写代码量较少，更适合做实验。

3. Python数据分析模块

Python是数据科学领域的重要语言。熟练掌握NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等数据分析模块不仅是数据分析师必备技能，也是人工智能工程师的必要技能。如果你觉得自己的Python基础还不够扎实，可以从这些基础模块入手进行练习。因为scikit-learn机器学习库是基于NumPy、SciPy和Matplotlib开发的，所以掌握这些基础库有助于理解和分析别人封装的算法源代码，甚至日后自己开发一些算法。

学习建议：

在学习这些数据分析模块的同时，可以巩固Python的基本语法。不需要深入研究Python的其他方面，比如Web开发或爬虫等领域。

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4. Spark MLlib机器学习库

在算法工程师的技能中，掌握Spark MLlib是一个加分项。如果你想掌握Spark MLlib，首先需要熟悉Spark计算框架。建议使用Python语言通过PySpark进行学习。在掌握了前面的机器学习部分后，再来学习Spark MLlib中的算法应用将变得相对容易。

学习建议：

重点在于利用Spark计算框架进行数据预处理和分布式计算，而不是陷入集群搭建或其他大数据框架的细节中。在实际工作中，会有专门的运维人员负责集群管理和数据预处理，因此不必过分纠结这些技术细节。

5. 做一个完整的人工智能项目

学了这么多理论知识和小项目，最终要做一个完整的项目来整合你的知识。例如，可以做一个涉及医疗图像识别、人脸识别、自动聊天机器人、推荐系统或用户画像等领域的大型项目。这样不仅可以将理论与实践相结合，还能积累宝贵的项目经验，这对于求职和工作都非常重要。

6. 数学

很多人担心自己的数学水平不足以成为一名合格的算法工程师。实际上，数学在机器学习中的作用主要是为了理解算法推导过程，但这并不意味着你需要掌握复杂的数学计算。更重要的是理解算法背后的逻辑和思想。因此，不需要花费大量时间去补数学知识，而应该专注于理解和应用算法。

学习建议：

在学习过程中，稍微了解一下必要的数学符号即可。数学并不是决定能否成为优秀算法工程师的关键因素。如果你在大学期间数学基础较好，那么在学习机器学习算法时会更容易一些；反之，也不必担心，因为数学并不是唯一的门槛。

最后，小编整理了关于人工智能的学习方法和视频教程，如果有兴趣或已经在从事相关工作的朋友，都可以从中受益。更多资源获取方式：分享文章+关注私信【材料】即可获得

以下是小编整理的一些具体课程内容：

1. 人工智能入门
2. 线性回归深入及代码实现
3. 梯度下降与过拟合及归一化
4. 逻辑回归详解及应用
5. 分类器项目案例与神经网络算法
6. 多分类
7. 分类评价与聚类
8. 密度聚类与谱聚类
9. 深度学习-TensorFlow安装及实现线性回归
10. TensorFlow深入-TensorBoard可视化
11. DNN深度神经网络手写图片识别
12. TensorBoard可视化
13. 卷积神经网络-CNN图片识别
14. 卷积神经网络深入-AlexNet模型实现
15. Keras深度学习框架

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