人工智能入门指南：从理论到工程的平坦之路

"史上最萌最认真的机器学习/深度学习/模式识别入门指导手册(一)—— 入门指导手册1.pdf" 本入门指导手册由昵称为"小瑶"的作者编写，旨在帮助对人工智能领域，特别是机器学习和深度学习感兴趣的初学者提供一条清晰的学习路径。小瑶指出，当前网络上的学习资源繁多且杂乱，导致许多初学者容易在入门阶段感到困惑和挫败。因此，她希望通过自己的经验分享，提供一个理论与实践相结合的入门指南，帮助学习者避免走弯路。 小瑶自身的学习历程是从人脸识别工程开始，逐步深入到机器学习理论、数学基础、模式识别，再到深度学习。她强调，理论与实践的结合至关重要，本手册将理论知识与实际代码实践相结合，以确保学习者能够形成完整的知识体系，避免知识断层。 本手册的目标读者是对机器学习（包括深度学习）和模式识别有浓厚兴趣并希望深入研究的人群。它不适合那些寻求速成方法的学员，因为机器学习是一个需要时间和努力去扎实掌握的领域。小瑶保证，按照她的指导完成学习后，学习者将在机器学习的大框架、理论细节和工程能力方面有显著提升，并具备转向如TensorFlow、Caffe等深度学习框架，或者计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等应用方向的能力。 在开始学习之前，小瑶建议具备以下基础知识： 1. 语文水平至少达到初中水平，以理解复杂的概念和术语。 2. 英语水平至少需达到高中优秀，最好是大学四级以上，因为很多关键的文献和资源是英文的。 3. 数学基础至少要达到高中水平，尤其是微积分，这是理解和应用机器学习算法的基础。 此外，尽管不是必须的，但具备面向过程编程经验、常见数据结构知识、基本算法思想和分析能力会使得学习过程更加顺畅，可以边学边实践，加深理解。 本手册的结构将按照从理论到工程的上升路径展开，每个阶段都会穿插代码实践，以帮助学习者更好地消化和应用所学知识。小瑶提醒，无论是偏重工程还是理论，都需要不断地学习新的论文、补充数学知识，或者编写代码、了解优秀的框架，这样才能在人工智能领域持续进步。