大家对于AI，总是忧喜参半。
前几天，霍金关于AI的观点登上了微博头条。
他再发警告：人工智能可能通过核战争或生物战争摧毁人类。
大神的观点不无道理，但一切还未知，唯一可以确定的一点是AI是未来的一个主流。
作为程序员的你，还不赶紧搭上这辆“顺风车”？
关于AI
AI的全称是Artificial Intelligence（人工智能），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，其核心是算法。
AI与机器学习、深度学习的关系
第一步：懂点数学基础
懂概率论、数理统计、随机过程，对高斯分布、指数分布等基本分布了解，知道概率规则&公理、贝叶斯定理、随机变量等知识。
❤秘籍：
可汗学院公开课：统计学
http://open.163.com/special/Khan/khstatistics.html
熟悉线性代数，矩阵和张量的计算，知道特征分解和奇异值分解等方法；
❤秘籍：
可汗学院公开课：线性代数
http://open.163.com/special/Khan/linearalgebra.html
掌握微积分；会求导数偏导数，知道链式法则。必要的概念包括微积分、偏导数、向量函数、方向梯度、Hessian、Jacobian、Laplacian和Lagragian分布。
❤秘籍：
麻省理工公开课：
单变量微积分
http://open.163.com/special/sp/singlevariablecalculus.html
多单变量微积分
http://open.163.com/special/opencourse/multivariable.html
第二步：学习深度学习相关知识
a.阅读相关书籍及前沿论文
《Neural Networks and Deep Learning》
由量子物理学家、著名科普作家 Michael Nielsen编写，教程内容深入浅出。如果你想快速入门的话，这部教程将是一个不错的选择，许多网友表示看过之后任督二脉打通了。
❤在线学习地址：
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html
《Deep Learning》
此书由大神Yoshua Bengio（深度学习三大奠基人之一）编写，不仅介绍了学习深度学习需要的基本数学知识，还介绍了不同的深度学习模型以及部分应用。
❤在线阅读地址：
http://www.deeplearningbook.org/
b.视频讲座
深度学习简化版（27个视频）
这套教程介绍了神经网络、深度网络、深度信念网络（DBN）和卷积神经网络的基本概览，并且没有涉及到数学计算和编程相关的内容，是初学者的不错选择。
❤地址：
https://www.youtube.com/watch?list=PLjJh1vlSEYgvGod9wWiydumYl8hOXixNu&v=b99UVkWzYTQ
教程：深度学习
由Yoshua Bengio 和 Yann LeCun主讲，介绍了近年来深度学习所取得的重大突破，比如深度学习是如何实现多层计算模型对数据表征的学习，这些方法大幅提升了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及基因学等领域的相关研究。
❤地址：
https://www.youtube.com/watch?v=CLSy5WlaWKc
第三步：动手编程
这是最重要的一点，只观看不动手是永远学不会的。结合开源框架，将学到的知识应用起来。
深度学习中最常使用的八大开源框架：TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j、ConvNetJS、MXNet、Chainer。
以上就是想入门深度学习所需要的基本知识，献给想学习AI的你。
