对人工智能有着一定憧憬的计算机专业学生可以阅读什么材料或书籍真正开始入门人工智能的思路和研究？
对评论区澄清一下，我并没有转算法。 作为潜心研究剑法数十年的剑客，我不可能自废武功，转去纯学气功。 其实我们“学武之人”，又何必拘泥于到底是剑法还是气功，甚至暗器呢？不管是scientist，PM，SDE，我们终归只是要解决问题的人，借鉴各大“武学”，兼容并包，是我想探索的路。 你看我独孤九剑的精妙剑路之中隐隐透出无形剑气。这时我左手突然一抖手撒你一脸石灰粉，而右脚已默默的踩住了你的脚趾..... 这样的对手，你不觉得可怕嘛！！！！！ =====================原答案====================== 最近思量再三，终于下定了决心接了Amazon一个做AI组的offer(我一直有个心结，就是SDE学ML，AI怎么也竞争不过ML的PHD，竞争不过scientist，还不如专心把Engineer的东西搞好，现在我终于解开了这个心结，想通了，迈出了第一步，有机会我会讲讲为什么SDE学ML/DL和scientist相比的优势劣势)，决心“摘掉软件工程师的帽子”，开拓AI这一新一维度的能力(开一颗新技能树( ^ω^ ))，把原先计划投入在PLT和分布式系统的学习的时间，投入到AI的学习中去。作为很熟悉计算机，和ML scientist有一些合作，但是对AI和ML并不了解的人，感觉我和题主的处境相似，题主的问题，也是我最近一段时间研究和向我认识的各位ML大佬讨教的问题； 自学最忌讳上来就看很难的书，被打击自信，或者由于缺乏必要的知识，而使得前进举步维艰。而一旦由于过于难理解而产生误解，那么对随后的学习就伤害倍加。这会让人觉得这条路不适合自己，其实很多人只是没有找到适合自己的进入方式罢了。 我可以分享一下自己的学习路径，从自学者的角度来讲讲我调查过的这些书，看过的，和我打算看的书。希望对题主有所帮助。 这是我看完的第一本书，主要讲Deep Learning，用的工具是Keras 优点：简单易懂！！没有数学公式！！很适合初学者，很适合上手。Keras作为Tensorflow的high level API，使用起来特别简单。按照书上的例子，你可以亲身经历training出一个成功分辨图片的深度神经网络，此书可以极大提高初学者自信心。且这本书涵盖面积也不错，CNN，RNN，GAN，Autoencoder。 缺点:  ！！没有数学公式！！所以不够深呀。。。很多时候书里会说，这里就用这个算法吧，那边那个optimizer就用这个吧。但是不讲解这些softmax，relu, rmsprop到底是什么？为什么选它好？ 这本书在amazon ML/DL好评率第一是有原因的，235个评价4.5星，甚至超过“花书”和各种ML／DL的经典书籍。 这本书好在，作者是一个能把复杂事情讲明白的人，换句话说，会写书。书的内容层层递进，前后呼应，作者把内容组织的非常好，以至于这本书能抓住读者。让人看进去。 这本书有不少数学公式，基本上完美解答了deep learning in Python里没有讲明白的"这些算法是什么"这个问题，但是在作者的讲解下，你一点都不会觉得难。 这本书对初学者来说简！直！完！美！ （这本书我看了2遍，且把公式都摘抄出来，日日复习。。。）  读完Hands-On Machine Learning，我感觉自己的线性代数有点不太够了。于是用这两本来补。 Introduction to Applied Algebra这本，把线性代数和应用紧紧联系起来，在讲解数学知识的同时会告诉你，这些知识可以用来干什么。这样就比空洞的讲数学来的吸引人。 但是由于这本书只讲了QR，没有讲SVD和PCA，所以我又买了专注于讲解线性代数的第二本书，感觉老教授讲的很仔细呀，这本也很适合自学。如果实在看不懂，还可以看网上的和这本书配合的MIT公开课。Video Lectures | Linear Algebra | Mathematics | MIT OpenCourseWare 第二本涵盖的内容远超第一本，要难一些，如果你只是想补线性代数，那么直接读第二本也很好。 线性代数是学习Deep Learning的绝对基础，一定要打下坚实的基础。当然，如果本身你的线性代数已经很棒了，那就没必要补了。  Deep Learning在近代能突飞猛进的其中一点，就是因为back propagation解决了training 深层神经网络的问题。把这个东西搞清楚，我感觉是学习后续内容，甚至理解各种framework，比如tensorflow的关键。 虽然Hands-On Machine Learning也有讲tensor flow的reverse mode auto diff是怎么实现的（也就是back propagation的实现），但是我感觉还是没有看太明白。找了找资料，最后看完了这篇论文之后，感觉一切都清楚了。 也大概理解了tensorflow的那些奇葩语法的原因所在了。 这本是Amazon给员工开的MLU(Machine Learning University) 所用的教材之一。 因为统计也是重要的根基之一。这本书是另外一本著名的statistical learning的书的简化版本，面向数学基础比较少，而更大众一些，也是相当不错的一本。 不过有志于深入研究的同学可以略过这本，直接看那个”硬核“版。  以上就是我最近在决定转领域之后看完的书，感觉还都是很有帮助的。然后在我书单里，接下来要看的书是： “圣经” 花书还是要看下的，毕竟大佬都推荐   看前两本书，是为了准备基础知识看懂第三本，第三本即前边提到的An introduction to Statistical Learning的“硬核”版。第三本"The Elements of Statistical Learning"据评论说需要数学系硕士的数学水平才能看懂  -_-，而推荐给我这本书的大佬说这本是“必读！". Introduction to Mathematical是The Elements of Statistical Learning下的一位高赞评论者提到的书，他建议没有很坚实数学基础的同学可以先看这本来补一些基础。 而Statistical inference则是一位Sr. Applied Scientist 向我推荐用来补统计基础的。  如果看完所有这些书，对CV有兴趣可以看下OpenCV吧，再之后应该就是追论文了吧。。。。嗯。。。   既然作为计算机系的同学，那么找一位数学系或者统计或者ML专业的同学交换技能可能是捷径呢！  角色反转（当老师由于我知乎的一些肤浅的计算机回答ping我）  当我发现老师是正经八百的ML Applied Scientist！  "大神"和“大神的老师”商业互捧  自学的路是艰苦的，然而自学的人生是无比充实的。 互勉！    最近刚换组，换了环境，很多东西都要熟悉，所以在相对一段时间可能不会更，等稳定下来了，专栏大概还会更新吧； 读书专栏可能会开始肤浅无知的简介一些ML／DL相关的书。论文专栏可能开始记录一些读过的论文。。。。大概。。。 大爱的PLT和 实用的分布式系统的学习我也不会放弃的！！  