有很多同学想入门人工智能，或者转行人工智能。网上也有太多给小白学AI的学习建议，但要么零散，要么偏门。

今天，我们就来梳理一下，人工智能完全的从零基础，到进阶的学习路线。

原则是，按照一个985院校，计算机或者模式识别专业的硕士研究生的学习成长路线来的。

其实人工智能是一个很大的方向，人工智能和深度学习的关系是：深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集。

现在提到AI，基本上都默认为或者说约等于深度学习方法，但学习机器学习仍然是基础。

入门深度学习，你是必须掌握Python这门编程语言的，主要的原因是很多模型开源的代码都是基于Python实现的。

而且目前针对深度学习的两个主流框架PyTorch和TensorFlow都是支持Python开发的，也就是说深度学习的生态很大一部分是依赖Python的。所以说学习和掌握Python是入门深度学习必须的步骤。

放心，入门Python还是非常简单的，比C++简单，对于有一定编程基础的同学，是可以轻松上手Python的。

Python也有很多很好的开源课程，比如密西根大学的《零基础 Python 入门》课程：https://www.coursera.org/spec...， 口碑非常不错。

如果你觉得看英文课程有困难，那么也可以按照下面我推荐的目录学习，我也在“知识星球——AI知识库”也为你准备了一套课件，可以直接用Jupyter练习。当然，你也可以在知识星球里找到