人工智慧最近火到炸裂，不看吧擔心和時代脫節，看吧每天資訊多到想哭，資訊過載心好累腫麼辦？
來以下是原文
不少童鞋發現人工智慧很火，產生牆裂的學習興趣（主要是工資高dei不dei），所以現在想上車學習，於是開始到處看「一文看懂」系列，或者開始修ai領域大牛的課程。
結果卻發現，看完之後什麼也沒看懂。或者課程聽起來很吃力，慢慢覺得自己智商跟不上，不像是這塊料，就放棄了。
上車姿勢不對啊童鞋們！知道大家剛開始控制不住寄幾，疲於奔命地到處蒐羅入門資料和課程，github上的好心人就整理乙份機器學習上車指南，包含精挑細選的一手資訊、經無數人驗證的教程和高質量的資訊源。
下了決心要轉行ai，就等於乙隻腳上了車，不過一上來也別給自己整太大壓力，上來就看大磚頭的書或者報一門課程。
好好在reddit這幾個論壇上泡一會，泡它乙個早上：
還有，quora上的這幾個板塊也有很多料，：
等到什麼時候，你看論壇的內容吃不飽，覺得自己需要更高階的知識充電，就可以轉戰去arxiv讀**了。
簡單介紹一下（以下資訊來自wiki），arxiv呢，是個收集物理學、數學、電腦科學與生物學的**預印本的**。將預稿上傳到arvix作為預收錄，可以防止自己的idea在**被收錄前被別人剽竊。
因此arxiv是個可以證明**原創性（上傳時間戳）的文件收錄**。現今的很多科學家習慣先將其**上傳至arxiv.org，再提交予專業的學術期刊。
不過arxiv有個缺點，就是自己搜尋相應的**很麻煩。
所以有個大神，andrej，建立了乙個**自動推送**arxiv-sanity.com，使用者在上面建立乙個自己的賬號之後，往上丟幾篇感興趣的文章，這個**就可以自動推送從arxiv上搜來且符合使用者興趣方向的相關**。
如果讀完**之後，感覺一臉大寫的懵✘，辣可以上shortscience.org那轉轉。
至於怎麼上手自己開車，第5步之後就要靠大家去摸索啦，最後分享幾個高質的資訊源給大家。
到現在這個階段，可能一般的資訊流已經滿足不了你了。扔幾個我們圈內人都會鎖定的頻道：
油管上有幾個頻道做得也不錯，可以挑乙個跟就好：
幾家ai巨頭的官方部落格也挺值得跟，可以扔進訂閱源裡：
更新頻率有點兒低，不過每次更新都是猛料的：
推特上活躍的領域大牛必須關注一波（什麼？你還沒有推特？那你怎麼活在ai圈子裡！快，別墨跡，現在就去搞乙個賬號）：deep learning hub；marshall kirkpatrick；lynn cherny；top-n；top 10 ai；text data, vis & art。
這裡就提這麼幾個人，等你到推特上之後關注完，推特會自己再給你推相關的大神的。
乙份資料分析學習清單 xls
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推薦乙份 Google 面試指南
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