在线课程
优达学城
当斯坦福大学讲师 Sebastian Thrun 和 Peter Norvig 将他们的课程“人工智能概论”免费放到网上时，Udacity 开始了在线学习的实验。从那时起，它就受到了巨大的欢迎（来自 190 多个国家的 160,000 名学生），现在提供一系列涉及人工智能的技术主题的课程。最近的一些包括被他们称为飞行汽车、无人驾驶汽车和机器人技术的“纳米学位”，这些认证计划您可以在六个月左右完成，具体取决于您的可用时间（您需要 10 到 20每周几小时）。纳米学位课程价格昂贵，但您最终会获得越来越多正在寻找新员工的雇主认可的资格。
然而，如果你想以更便宜的方式接触人工智能，或者可能没有时间攻读纳米学位，仍然有大量免费的 Udacity 课程可供使用，例如人工智能简介和机器学习简介。Udacity 的产品可在https://eu.udacity.com/courses/all上获取。
卡格尔
Kaggle 是数据科学家的社区。他们托管一个公共数据平台，您可以在其中找到一些有趣的数据集，并根据这些数据举办机器学习项目的竞赛。他们这里有一些学习材料，虽然简短但很全面，涵盖了机器学习和深度学习。这些课程强调实践技能而不是抽象理论，因此您将从一开始就进行编码。也就是说，它们适合初学者（具有一点 Python 知识），也适合数据科学家扩展他们的机器学习工具包。
微软和 EdX
Microsoft 通过 EdX 上的Microsoft AI 专业计划提供了一套学习材料。该培训要求“有抱负的工程师从人工智能的基本介绍到掌握为展示类人行为和智能的人工智能解决方案构建深度学习模型所需的技能。” 提供十门课程，外加一个顶点项目，所有课程都可以免费访问，但如果您想要数字简历的验证证书，则需要付费。其中有一些不错的元素，例如人工智能所需的数学介绍以及数据分析中的道德和法律课程。
Coursera
一些 Coursera 课程的材料是免费提供的；除非您付款，否则您不会获得证书，但我们提供了学习该主题所需的一切。使用该模型的最著名和最受推崇的课程之一是吴恩达 (Andrew Ng) 的斯坦福大学机器学习课程。
其他 Coursera 课程在 7 天免费试用选项或混合模式后需要付费才能访问课程材料，您可以免费访问某些内容（视频）并付费解锁其他部分（例如作业）。在这些课程中，我发现一些看起来很有前途的课程来自有兴趣教育新一代人工智能的大型组织，下面我列出了一些获得大量正面评价的课程。您可以在 Coursera 网站上搜索其他内容。
Google Cloud Platform 专业化上的 TensorFlow 机器学习
IBM 的高级数据科学（如《经济学人》的 Bartleby所描述）
NVidia 和 deeplearning.ai 深度学习专业化。
快速人工智能
fast.ai面向程序员的实用深度学习课程因其实践学习方法而获得了很好的反馈。
斯坦福大学课程
斯坦福大学的课程在人工智能界享有盛誉。他们的许多课程都在 YouTube 上提供，例如CS231n 用于视觉识别的卷积神经网络。
书籍、博客和科学论文
Norvig 和 Russell 所著的《人工智能：一种现代方法》经常被认为是有关人工智能的书。/r/artificial subreddit有一个很棒的书籍列表，但是有太多适合不同水平的专业知识和兴趣的书籍，因此推荐您花时间阅读哪本书将完全形成另一篇文章！请在下面的部分中给我留下您最喜欢的评论。
我确信不需要告诉您在 Google 上查找电子书或 PDF 下载中的免费章节。如果您订阅时事通讯，一些出版商会提供图书优惠，有时您还可以以大幅折扣的价格下载电子书（对于美国以外的用户，请留意网络星期一（美国感恩节后的星期一）的一些特别优惠的优惠）。
亚马逊有一个 Kindle Unlimited 计划，您可以按月订阅访问精选的电子书库。他们通常会在该计划中提供 1 或 3 个月的免费服务，因此，如果您有 Kindle 并注册了 Unlimited，则可以在一定时间内免费访问该目录。但请注意，书籍的选择是有限的，并非亚马逊网站上所有适用于 Kindle 的书籍都包含在该计划中。在英国，我在“机器人”部分找到了精选的人工智能游戏。
为Peltarion的团队点赞，我偶尔会与他们一起工作。他们编写了一本小电子书——《领导者必备的人工智能手册》——可以在线免费获取。它提供了丰富的信息，但没有涉及太多细节，如果您不确定学习人工智能的初始努力方向，那么这是一个很好的起点。
野生动物园在线
另一家提供试用期的公司是Safari Books Online上的出版商 O'Reilly ，该网站提供一系列书籍（以及在线培训和 O'Reilly 会议视频）。该系列的范围从非常具体的标题到一般标题，您可以注册 10 天免费试用，而无需提供信用卡详细信息。这让你可以访问整个图书馆，所以如果你有一周的空闲时间来进行深入的学习，这是引导自己进入人工智能的一种方法。
超越人工智能：Python 和统计学
如果您打算亲自实践人工智能，而不仅仅是了解基础知识，您将希望深入研究一些编程，并且您很可能会使用Python。它不仅是一门很好学的语言，而且还有大量的课程和免费书籍：
Kaggle 有一个免费的 Python 课程，时长超过 14 个小时，教您基础知识。
Udacity开设了许多关于 Python 的免费课程，包括教授如何使用 NumPy 和 Pandas 库的数据分析简介。
以下是 Coursera 上的一些内容：
Python交互编程简介
适合所有人的编程
如果数据科学背后的数学是一个谜，那么可汗学院就是一个获得洞察力的好地方。有不同级别的课程，萨尔·汗轻松的授课方式甚至可以帮助您理解最困难的概念（我想在我花了几个小时听他的叙述后，我对他有点迷恋了！）。这是一个很好的起点。
综上所述
人们对人工智能的兴趣激增，为“重新掌握技能”和在科技行业找到工作提供了一些绝佳的机会。学习该领域的科目并非易事，但有大量材料可以提供帮助，其中许多材料是免费或低成本的。许多提供商会向有需要的人提供特价或经济援助。
