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人工智能：人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等。这种智能是从何而来的？这就要讲到下一层——机器学习。

机器学习：机器学习是人工智能领域的一个小分支。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

深度学习：深度学习就是一种实现机器学习的技术。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。但与机器学习不同，深度学习是利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的理解更加深入。

简要地用一张图解释它们的关系：

对它们的学习建议遵循这样的顺序：入门课程->框架研究->方向选择->实战训练。

按照这个顺序，接下来推荐一些我认为值得放在收藏夹的自学网站：

l 网课系列：基础+应用

l 笔记系列

l 工具系列

l 实战系列

网课系列——基础篇

李宏毅的机器学习中文课程——台湾大学李宏毅的讲课风格风趣幽默，风格独树一帜，且用中文进行授课，不少人会选择它作为机器学习的入门课程。这门课程重点讲解了深度学习，可以作为进阶机器学习的开山斧。目前官网更新至2021春季课程。

吴恩达的机器学习课程——机器学习经典课程之一，课程广泛介绍机器学习、数据挖掘和模式识别等内容，内容覆盖全面，在Coursera上可以找到课程内容，且16w人打出了4.9/5.0的超高分。这门课的特点是它侧重于概念理解而不是数学，即使有数学推导与公式也并不复杂。

贪心科技的人工智能与机器学习实战课程——作为AI教育独角兽公司贪心的机器学习基础课程，适合用来夯实AI基础。课程讲解覆盖全面，包含所有核心机器学习算法，且每一项技术都配备了来自医疗、生物、社会科学等十几个不同领域的实战案例。课程的一大特色是实用性强，学完后即可应用到工作或科研项目中。在贪心科技官网可以报名该课程。

1. 主讲老师

李文哲：人工智能和知识图谱领域专家。曾任金融科技独角兽公司的首席科学家、美国亚马逊的高级工程师，先后负责过聊天机器人、量化交易、自适应教育、金融知识图谱等项目，并在AAAI、KDD、AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文，并荣获IAAI，IPDPS的最佳论文奖。