如何自学人工智能？

不少同学跃跃欲试，想投入 AI 的怀抱，但苦于不知如何下手。其中，人工智能的核心就是机器学习（Machine Learning），它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程，一步步教你如何从基础小白进阶为 ML 大拿。快上车吧，别找硬币了，这趟车不要钱！

GitHub上，有个新发布的深度学习教程，叫PracticalAI，今天刚刚被PyTorch官方推荐，已经收获2600多标星。

项目基于PyTorch，是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步，都有算法示例可以直接运行。新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。

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到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。

PracticalAI里面的内容，分为四个部分，并将持续更新：基础 (Basics)，深度学习入门 (Deep Learning) ，深度学习高阶 (Advanced) ，以及具体应用 (Topics) 。注：此处非直译。· 基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

有了这些，可以走进深度学习的世界了。

深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。

深度学习高阶，会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ，以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。

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最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外，还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推荐系统，预训练语言模型，多任务学习，强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例，写出自己的应用。细心的小伙伴大概发现了，表格里的有些话题还没有加链接 (如上图) 。项目作者表示，这些部分很快就会更新了。

另外，表上还有没填满的格子，作者也欢迎大家前去添砖加瓦。

食用说明，无微不至

项目作者用了三点来描述这个项目：

一是，可以用PyTorch来实现基础的机器学习算法，以及神经网络。
二是，可以用Google Colab直接在网页上运行一切，无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。
三是，可以学做面向对象的机器学习，与实际应用联系紧密，不止是入门教程而已。

那么如何上手？笔记本跑起来啊：(步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。)

第一步，项目里进到notebooks目录。
第二步，用Google Colab去跑这些笔记本，也可以直接在本地跑。
第三步，点击一个笔记本，把URL里的这一段：https://github.com/替换成这一段：https://colab.research.google.com/github/或者用Open In Colab这个Chrome扩展来一键解决。
第四步，登录谷歌账号。
第五步，点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮，就可以在新标签页里打开笔记本了。
第六步，给这个新笔记本重命名，把名称里的Copy of去掉就行。
第七步，运行代码，修改代码，放飞自我。所有改动都会自动保存到Google Drive。开始学吧，不然等到内容更新了，要学的就更多了。