都說學AI首先要學Python，那麼Python該怎麼學呢？AI裏那麼多小分支，我要先學什麼呢？
很多零基礎的讀者的第一想法可能就是先去買一本非常厚的Python教材，然後慢慢地從入門到精通……其實我認爲語言只是用來幫助解決問題的工具，不建議去找一本特別厚的書，來個半年學習計劃，用最短的時間學習最基礎的、暫時夠用的知識就可以了，越高級的語法用到的概率越小，先入手用起來，然後邊做案例邊學習纔是高效的學習方法。
推薦大家先熟悉Python的基礎部分，到圖書館隨便找本這方面的書，或者看看Python的在線課程都可以，有其他語言基礎的同學學習2～3天就能用起來，第一次接觸編程語言的人花一週的時間也會學得差不多了。
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在後續的章節中本書還會涉及Python工具包的使用，其實這些工具的使用方法在其官方文檔中都寫得清清楚楚，並不需要全部背下來，只需要熟練操作即可，真正用到它的時候，還是要看看文檔中每一個參數的具休含義。
人工智能的核心——機器學習
到底該如何學習人工智能呢？可以說，人工智能這個圈子太大了，各行各業都有涉及，可選擇的方向也五花八門、各不相同，包括數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理等各大領域。那麼，是不是每個方向要學習的內容差別很大呢？不是的。其實最核心的就是機器學習，你要做的一切都離不開它，所以無論選擇哪個領域，一定要把基礎打牢。因此，第一個目標就是搞定機器學習的各大算法，並掌握其應用實踐方法。
什麼是機器學習
可能有些讀者對機器學習還不是很熟悉，只不過因爲最近這個詞比較火才準備投身這個領域中。舉一個小例子，我以前特別喜歡玩一款叫作《夢幻西遊》的遊戲。棄坑之後，遊戲方的客服經理總給我打電話，說“迪哥能不能回來接着玩耍（充值）呀，幫派的小夥伴都十分想念你……”這時候我就想：他們爲什麼會給我打電話呢？這款遊戲每天都有用戶流失，不可能給每個用戶都打電話吧，那麼肯定是挑重點用戶來溝通了。其後臺肯定有玩家的各種數據，例如遊戲時長、充值金額、戰鬥力等，通過這些數據就可以建立一個模型，用來預測哪些用戶最有可能返回來接着玩啦！
機器學習要做的就是在數據中學習有價值的信息，例如先給計算機一堆數據，告訴它這些玩家都是重點客戶，讓計算機去學習一下這些重點客戶的特點，以便之後在海量數據中能快速將它們識別出來。
機器學習能做的遠不止這些，數據分析、圖像識別、數據挖掘、自然語言處理、語音識別等都是以其爲基礎的，也可以說人工智能的各種應用都需要機器學習來支撐（見圖1-2）。現在各大公司越來越注重數據的價值，人工成本也是越來越高，所以機器學習也就變得不可或缺了。
再給大家簡單介紹一下學會機器學習之後可能從事的崗位，最常見的就是數據挖掘崗，即通過建立機器學習模型來解決實際業務問題，就業前景還是非常不錯的，基本所有和數據打交道的公司都需要這個崗位。
接下來就是當下與人工智能結合最緊密的計算機視覺、自然語言處理和語音識別了。說白了就是要讓計算機能看到、聽到、讀懂人類的數據。相對來說，我覺得計算機視覺領域發展會更快一些，因爲隨着深度學習技術的崛起，越來越多的研究人員加入這個行列，落地的項目更是與日俱增。自然語言處理和語音識別也是非常不錯的方向，至於之後的路怎麼走還是看大家的喜好吧，前提都是一樣的——先把機器學習搞定！
以上內容來自《跟着迪哥學 Python數據分析與機器學習實戰》
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