AI学习路线，少走弯路，最详细整理。

基础知识

1、数学

数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：

数学基础：高等数学

数学基础：线性代数

数学基础：概率论与数理统计

2、统计学

入门教材：《深入浅出统计学》
进阶教材：《商务与经济统计》
推荐视频：《统计学》

3、编程

入门人工智能领域，首推Python这门编程语言。

1） Python安装：
Python安装包，我推荐下载Anaconda，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

下载地址添加链接描述：Anaconda （python 3.7版本）

IDE：推荐使用pycharm，参考我上一篇安装激活教程。

2）python入门的资料推荐

• 廖雪峰python学习笔记
• python入门笔记，提取码: 2bzh。
• 南京大学python视频教程

看完这三个资料后python基本达到入门水平，可以使用scikit-learn等机器学习库来解决机器学习的问题了。