各位前輩好

小弟自從一年前開始在本版和DataScience版出沒

漸漸從完全0程式語言基礎，到可以訓練model

受到版上許多人的指引和建議

以下整理這一年多來使用覺得適合初學者的自學資源：

（網誌版本包含連結：http://x60606.pixnet.net/blog/post/300451728）


※什麼人適合讀這篇文章?

. 具有高中數學程度的人（其實也只要會矩陣和向量就可以了）

. 完全沒有程式語言基礎的人

. 有心想自學AI的人，並用於工作領域的人

. 恰好有3-6個月的空閒時間，希望多學一種語言的人


※學習時間大約要多久？

心無旁鶩的全心學習的話，大約一個月可以上手python程式語言

再大約3-6個月可以操作AI機器學習。

之後依應用領域不同自行挑選工具學習。



※第一階段

初學Python 程式語言



推薦書單：

《精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算》Introducing Python

作者：Bill Lubanovic



從安裝下載python 及其相關套件開始教起

用語詼諧幽默，比喻生動有趣

不要被中文標題嚇到了，其實它只是introduce而已。



使用方式：

將內容範例程式碼逐步打過，養成眼到手到的習慣，兩周左右便可撰寫基礎程式碼。
從第一章開始閱讀，練習到第六章即可。


第一個難關：環境建立

初學者最常遇到的困難就是在自己的電腦上安裝編譯軟體，

由於Mac, Windows, Linux各種作業系統安裝方式不盡相同，

時常會遇到書上沒有教的窘境。

因此初學者我推薦上面這本書。



小撇步:

之後如果覺得安裝各種套件很麻煩，可以直接下載Anaconda，

使用Jupyter notebook 撰寫，自動包含所有常用機器學習套件。





※第二階段：

熟練Python並了解各種演算法之間的時間複雜度、空間複雜度差異。



推薦學習資源:

Leetcode 網站題庫



使用方法:

挑選自己有興趣的題目寫，也可以選擇難度為「簡單」的題目練習。
大約寫5-10題即可，1-2周即可完成本階段。
完成題目之後可以到討論區看其他專業工程師如何解決同樣的問題，如何更簡單明瞭、運
算更快速。
用最短的時間在資工系最硬必修──「資料結構」、「演算法設計」初窺門道。
並藉此複習上一階段沒有熟練的指令碼。


第二個難關：忘記學過的指令碼

所以需要靠刷leetcode練習複習。同一個題目能夠看到別人用不一樣的方法解決，知道自
己的不足。



※第三階段：

機器學習基礎知識



學習資源：

網路課程：林軒田教授、李宏毅教授

林軒田教授的課程比較學術生硬，投影片精美，講解詳盡有邏輯，數學成分較多，非常適
合對原理有興趣的你。(基礎課程請按此) (進階課程請按此)
李宏毅教授的課程風趣幽默，上課步調比較隨興輕鬆，適合喜歡結合生活應用的你。(ML
lecture 請按此)


使用方法：

兩位台大教授都有將課程影片上傳至youtube，可以挑選一位從頭到尾看完。
太過於理論或數學推導的部分可以兩倍速帶過。
安排一天3小時，綜合做筆記時間，大約4-6周左右可以掌握AI機器學習所有名詞的意義，
以及數學上的邏輯、生活中的應用。


第三個難關：對機器學習原理感到迷惘或卻步

別擔心！請記得，機器學習是數學家和資料科學家經年累月發展出來的深奧學門，一般人
不需要了解全部的詳細原理，像是您學習開車但是不需要知道所有的機械結構，只要掌握
與操作有關的重點，並知道重要名詞之間的關聯即可，目標是下一階段的實作！



※第四階段

機器學習程式碼操作



書單推薦：Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用

網路資源：AI 百日馬拉松 (不是免費的，一個人報名費約2000元左右)

我自己有報名第二屆，值得推薦的地方是他會每天給你一點程式碼

也會提供教學講義網站和重要資源的連結

　學期間有助教隨時解答

　不過我自己覺得，對非科班出生的人而言，原理和教學圖解部分太少

　有時候中文語句也不是很通順，還有許多改進空間

　因此上面三個階段完成的人來看會比較不吃力


未來應用若有很好的資源會再補充！

歡迎提供更多資源建議，謝謝！

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