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学人工智能好不好？
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk二、深度学习
关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。MITDeepLearning（深度学习）一书。UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）deeplearning.net教程MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书三、人工智能
“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）G?del,Escher,Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物).PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。四、数学
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频edxprobabilitycourse（edx概率课程）五、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
六、其他资源
Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle?–机器学习平台中国人工智能发展如何？
谢谢邀请。
人工智能的发展潜力，很大程度体现在两个方面，一方面是人工智能对老百姓生活改变力度，另一方面是国家政策扶持力度！
既然提到了人工智能，我们就必须选一个标的物，这个标的物自然就是传统机械，人工智能也是在传统机械的基础上应由而生的，传统的工业机器人是机械设计与制造技术、自动控制技术以及计算机软硬件技术高度融合的结果。
而人工智能就不一样，人工智能是数据和算法的集合，计算能力（芯片）不断跃升是人工智能能够得以广泛应用的基础。今天，人工智能仍处于弱人工智能的阶段，形成突破的领域仍比较局限，但是人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局，就像智能手机对传统手机的颠覆一样。所以如果从大趋势来看，人工智能仍然十分值得期待。
人工智能已经在改变老百姓的生活
比如说百度致力于自动驾驶，阿里致力于城市大脑智能交通，腾讯在医疗读片、医疗影像资料处理，科大讯飞是在语音识别。还有在模式识别方面的刷脸技术，也逐渐应用到了高铁、车站和机场。
很明显，这些企业都已经抓住了人工智能的“风口”，人工智能的应用也不断受益于老百姓，但是整体上“人工智能”还是相对来说算一个“高科技”，也就是讲究技术性，现在整体来看，想要短时间得到全面普及，在笔者看来，也还是十分困难，可能十年或者二十年或许人工智能或许会全面受益于老百姓。
政策对人工智能的发展定位是怎样？
下面是科技部部长在接受采访时，针对人工智能相关提问的回答：第一，夯实人工智能发展的科学基础。马上就要发布人工智能项目指南和细则，来突破基础前沿理论关键部分的技术。第二，加快人工智能创新成果的转化应用。推动人工智能应用到我们产业发展中去，应用到我们社会生活各方面去，解决人们所关心的安全问题、健康问题、环保问题等方面。另外，我们要加强政策法规研究，要积极应对人工智能发展可能对社会伦理、就业结构、个人隐私、国家安全等方面的一些挑战。第三，人工智能是一个国际化的潮流，要加强国际合作。可以看出，人工智能还是要发展，其中技术突破是核心重点，而且并非中国要发展，而且还得迎接国际潮流，加强国际合作！
（-19东南偏北）
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