每個字都是經驗所得，都是站在乙個零基礎的人的角度寫的，純手打+網上優秀資源整合，希望大家能每個字都認真看。
接下來文章會側重在以下幾方面
1、零基礎如何進行人工智慧的自學（以找工作為目的），包括路徑規劃，怎麼學等等。
2、我的個人感悟，關於轉行、工作、創業、希望能給大家一些啟發。
3、好的學習資源分享
先說一下個人背景，一本，經濟學畢業，上學時從未學過程式設計。我這裡指的零基礎指的是，沒有程式設計基礎、沒有數學基礎（數學需要一些基本的，如果沒有，後續也會幫助大家的）。
剛畢業第一年時，迷茫，不知道做什麼。
第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗
畢業一年後，覺得程式設計可能是自己想要的，所以開始自學程式設計。
最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月後，去面了五六家企業，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎太薄弱。什麼演算法、計算機網路這些，統統沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最後卻換來一場空。可是生活還得繼續，怨天尤人有什麼用。
第二階段：邊工作邊自學人工智慧，成功
面試失敗後，考慮了要把程式設計基礎學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智慧，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些程式設計出身，數學、統計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。
其實我說的很簡單很輕鬆的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。
第三階段：自己幹
現在，已從公司辭職，自己開發**，做社群，開**。就是覺得，其實程式設計也只是我的乙個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，程式設計挺累的，哈哈哈。如果大家有什麼合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。
十問十答：
1、零基礎轉行學程式設計可以嗎？可以，要做好吃苦的準備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閒，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。
2、該自學還是去培訓班？我覺得自學就夠了，培訓班真是又貴又水。這是我進過培訓班的朋友告訴我的。其實你工作之後會發現，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎麼能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。
3、轉行程式設計，就業率怎麼樣？說實話，如果你不是程式設計出身的，要轉行程式設計其實是比較難的，畢竟人家4年的正統學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找準目標，規劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理準備。
4、最理想的自學環境是怎麼樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環境+有人指導
5、人工智慧零基礎可以學嗎？可以，但是比一般轉行程式設計的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個後續會著重講到。
6、學人工智慧需要數學嗎？不要因為數學而望而切步，數學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。
7、以前沒接觸過程式設計，怎麼辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。
8、一般轉行程式設計的週期要多久？按我跟我周邊朋友的經驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應該是比較正常的。
9、我是怎麼堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什麼時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的慾望有多強烈，就能有多堅持。
10、現在學程式設計還來得及嗎？永遠都來得及，學程式設計不一定是為了好工作，它更是乙個全新的世界，你會發現很多對自己有幫助的東西。就算以後你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收穫。
以上系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標準。並不簡單，但努力就有可能。網上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標準。
目錄：零基礎自學人工智慧系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規劃（親身經驗）
零基礎自學人工智慧系列（2）：機器學習的知識準備（數學與python，附學習資源）
零基礎自學人工智慧系列（3）：機器學習的知識準備（數學篇詳解）
零基礎自學人工智慧系列（4）：機器學習的知識準備（python篇詳解）
零基礎自學人工智慧系列（5）：機器學習的理論學習規劃（附資源）
零基礎自學人工智慧系列（6）：深度學習的理論學習規劃（附資源）
零基礎自學人工智慧系列（7）：機器學習的實戰操作（附資源和**）
零基礎自學人工智慧系列（8）：深度學習的實戰操作（附資源和**）
零基礎自學人工智慧系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似資料結構與演算法）
最後，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現在處於什麼水平，只要肯努力，什麼都有可能的。
零基礎學習人工智慧 01 什麼是機器學習
1.什麼是機器學習？1.1.本質 根據歷史看到的樣本，總結規律。1.2.機器學習vs專家規則 機器學習 專家規則 說明樣本 全量樣本 抽樣樣本 優點 最少資料獲得最多資訊 缺點 很難做到絕對隨機，隨機取樣的誤差不好控制 規律海量規則 微觀級的事物描述 10e9 10e12 特徵更多，規律更精細 幾百...
零基礎學習大資料和人工智慧，應該怎麼選？
大資料時代帶或了大資料這個行業，同時也將人工智慧這個詞代入了人們的視野。從名字上看，大資料更偏向於資料的挖掘 處理 分析，商業決策用到的比較多。而人工智慧似乎在人們的生活中用到的比較廣泛。於是有的人會問 零基礎學習大資料和人工智慧哪個好？真相往往和人們想象的不一樣。聽了我的解答，或許你就不會再糾結這...
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