如果你是个纯粹的小白，那么请按照以下节奏来入手学习...首先你需要一台相对配置要高一点的电脑，尤其是显卡部分，如果能够组装一台多显卡并联的电脑最好不过，因为它需要用到GPU的并行计算能力。当然整体性能也要考虑周全。

然后先不要着急去看公开课或者下载软件，刚开始你要足够充分的通过互联网来探索和获取与人工智能有关的基础理论和知识点，充分了解它的逻辑和原理。比如你要学习开发人工智能，那么你首先得知道AI是什么？什么是并行计算，什么是机器学习，什么是深度学习等等，了解清楚了会增强你的学习兴趣。

了解的差不多了，就可以试着动手了，但有个前提条件是学习AI是需要了解复杂的数据计算结构和模型的，如果数学不太好的话，就要恶补了。

然后就像前几条答案里写的一样，去体验一些深度学习库，比如：

Python里的一些关于AI的库、Torch Facebook 开源库、Tensor Flow（Google开发的目前最适合研究机器学习的开源软件库）、caffe（机器视觉库）还有强大的 Keras 神经网络API，大部分都是Python编写的。

然后就是漫长的理解和研究...

......

最后，你可以开始试着写一些关于数据分析、挖掘、计算机视觉、搜索、诊断等功能的程序，利用机器学习，看看会有什么神奇的事情发生。你甚至还可以写一些小游戏，比如赛马、棋牌类的。你甚至还可以找到一些有趣的开源包用在一些机器人身上。

以此来彻底掌握机器学习算法的应用和知识点。然后一头扎进 Deep learning深度学习的海洋里，利用深度学习你可以为机器建立视觉识别系统、语音语义识别系统以及其他所有传感器可以采集到的感官系统，来让机器自己进行学习。

就酱....

“人机大战”是眼下非常热门的新闻名词，这自然也催生出了一些与人工智能相关的职业，使得AI人才供给产生了巨大的缺口，越来越多的、各行各业的人，都想搭上人工智能这辆快车。现在人工智能已经涉及到电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等各个领域，不得不说，人工智能时代已经到来了。

推荐几本有名的关系人工智能AI的书：

一、哥德尔、埃舍尔、巴赫集异璧之大成

人工智能领域中的奇书，也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家，埃舍尔是荷兰著名的版画家，以绘制各种“不可能”的画著称，巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。将这三者深刻地联系到一起的是那条”永恒的金带“，也就是那个横亘于宗教、科学、人文、艺术之上的怪圈，那个让人费解的不可能语句，然而作者却指出正是这种怪圈才是生命与智能的基础，也正是这个怪圈才是实现人工智能的根本。该书不仅对哲学与计算机科学产生了极大的影响，以至于著名深度学习软件TensorFlow的Logo都在模仿此书的封面，它更是对所谓的”后现代艺术“产生了极大的冲击。无论是”盗梦空间“还是”前目的地“，你都能看到此书的影子。更有趣的是，这本介绍人工智能思想的1000多页巨著却由于其高超的语言技巧而获得了”普利策文学奖“。

二、终极算法

当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习，而要想理解什么是机器学习，以及它将怎样影响我们未来社会，就需要读一读《终极算法》这本书。当我们用手机输入汉字的时候，机器学习能动态联想出你最常用的词组；当我们打开微信扫描二维码的时候，机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别；当你用美颜相机拍照的时候，机器学习帮助你优化照片；当你用淘宝购物的时候，机器学习在给你推荐商品。我们已经生活在一个由算法掌控的世界中，这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变，以至于它可以比人做得更好，比你更了解你自己。在《终级算法》中，全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终级算法”的设想，探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。

三、人工智能时代

随着Alphago以4:1的大比分最终战胜人类，人类迎来了人工智能时代。我们很快就会与各式各样的智能机器共存。当机器人霸占了你的工作，你该怎么办？机器人犯罪，谁才该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！

四、走近2050，注意力、互联网与人工智能

我们将不得不面对这样的现实：我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代，那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么？《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案€€€€这些人只需要做一件事，就是给机器付出大量的注意力€€€€因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。未来的世界就像一款庞大的游戏，所有的人类活动将无法被去分成生产和消费，玩€€€€持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题。大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源，从而使得每个人都开开心心地付出注意力，与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界，那里是互联网的引擎，那里是人工智能的发展方向。

五、奇点临近

奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律，每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推，我们就会遇到奇点，即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点。该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察，并给出了骇人听闻的预言：机器终将超越人类。那么，奇点是否存在？机器是否可以超过人类？未来的人类将去向何方？所有这些问题都能在书中找到解读。

六、情感机器

在电影《机械姬》中，故事的主人公最终爱上了由机器虚拟出来的角色。那么，现实世界中的机器人和人工智能是否会有情感呢？未来的人类是否真的会同机器双双坠入爱河？人工智能之父，MIT人工智能实验室联合创始人马文明斯基带领读者进入到了情感机器的世界。他论证到，情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

七、图灵的大教堂€€€€当人工智能之父与计算机之父相遇

图灵的大教堂忠实地记录了那段激动人心的历史。我们会看到人工智能的思想萌芽是如何在那个名不见经传的小人物头脑中孕育而生，我们也将领略天才人物冯诺依曼是如何在谈笑风生中便设计出了最早的计算机体系结构的。在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治€€戴森着重介绍了一小群人，他们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小），在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功。同时，他们还利用空闲时间解决各种问题€€€€从病毒的进化到恒星的演变。戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。

八、复杂€€€€诞生于混沌与秩序边缘的科学

尽管现在的人工智能已经取得了突飞猛进的发展，但它仍然是一种严重依赖于经验和试错的工程技术，而不是科学因为我们尚不知道如何根据第一性原理推导出人工智能。那么，如果你想知道设计智能系统背后的困境是什么，就来读读《复杂》这本书吧。这是一部传记体的科普读物，记述了圣塔菲研究所一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统之中的共有规律，也是我们打开生命之门，理解人工智能第一性原理的根本所在。我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体，我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命。复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障，又是通向神秘的人工智能之门的必经之路。

九、心智社会€€€€从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读我们应该如何创造智能？人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点，我们应该在机器人的头脑中创造一个社会，一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想，即我们的大脑是成千上万不具备思维的小机器拼合而成的整体，正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象。“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。”

十、科学的极致€€€€漫谈人工智能

这是一本爱智求真小伙伴们的集体智慧结晶。让我们忘掉大段大段的公式和调试不完的程序，从人类灵魂的最深处探索人工智能吧。我们究竟如何定义智能？意识和智能是什么关系？哥德尔定理是否早已经限制住了人工智能的可能？简单代码究竟如何创造复杂的生命和智慧行为？人工智能如何预报天气？我们怎样才能创建一个虚拟星球？从人工智能的历史，到小虫自动机模型，再到令人烧脑的哥德尔定理，书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子，但却在字里行间渗透出那股热爱科学、乐于探索的赤子之心。正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐，她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书；也正是这本书打动了无数读者，使得它一版再版，并远销海峡的对岸。

网易，腾讯，百度都有公开课，可以先学习入门知识

配个电脑，1050或以上显卡。装个python，再来个tensor flow，下个斯坦福的深度学习课程，先做个股票涨跌预测，保证你有学下去的动力。

如果已经是本科学历了，哪就拓展巩固强化数学知识，比如微积分、线性代数、概率论、离散数学等；然后主要学习R语言和Python语言编程；之后啃专业基础书，学习基本神经网络算法或深度学习算法；然后查找相关文献，扩展知识面，及时跟上当今研究进度，形成自己的知识框架；然后就是实战了，在主流的深度学习平台如tensorflow、caffe实现相关算法。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。他是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

说的通俗一点，人工智能就是研究怎样是计算机能够具备人的思维，按照人的思维方式思考问题，逐渐在某些场合能够使用计算机代替人类。学习人工智能必然要从Python开始学习，然后是机器学习、深度学习等算法。这也是一个比较常规的学习路线。

人工智能课程大纲：

本课程分为四个阶段，从基础到高级，层层深入学习，步步进阶，具体安排如下。

第一阶段：Python语言及应用

课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程

掌握技能：

（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；

（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；

（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；

（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；

（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。

第二阶段：机器学习与数据分析

课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战

掌握技能：

（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；

（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；

（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用。

第三阶段：深度学习

课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战

掌握技能：

（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；

（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；

（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；

（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。

第四阶段：图像处理技术

课程内容：图像基础知识，图像操作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战

掌握技能：

（1）掌握图像处理技术相关基础知识；

（2）掌握图像降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术应用技巧；

（3）掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；

（4）掌握前沿深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。