AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。较近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。

我们推荐机器学习路线是这样的，如下图：

个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程较好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。

深度学习是目前较火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码；学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。

坦白的说，普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目(Brain Residency)负责人罗伯森说，“我们一直在不停地更新模型，而且还要不断学习，增加更多数据，调整预测方式。它就像是一个有生命的东西，这是一种截然不同的开发模式。”

当然你可以通过掌握一些开源框架如TensorFlow开源项目来加快学习进度。

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