斯坦福大學公開課？那么，斯坦福大學公開課？一起來了解一下吧。
人工智能是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、信息論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。人工智能學習路線最新版本在此奉上：
首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析；
其次需要算法的積累：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；
當然還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；
算法很多需要時間的積累。
然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現還是要編程的；如果深入到硬件，一些電類基礎課必不可少；
人工智能一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過于龐大。
剛才提到的這些學科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人云亦云。畢竟，人工智能是一個正在發展并具有無窮挑戰和樂趣的學科。
人工智能的首選語言是Python，因此大家一定要學好Python語言。人工智能學習的重點是機器學習：
1、斯坦福大學公開課 ：機器學習課程
2、數據分析競賽kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
機器學習書單python實戰編程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
Java的Enumeration（枚舉，注釋②）便是具有這些限制的一個反復器的例子。除下面這些外，不可再用它做其他任何事情：
(1) 用一個名為elements()的方法要求集合為我們提供一個Enumeration。我們首次調用它的nextElement()時，這個Enumeration會返回序列中的第一個元素。
(2) 用nextElement()獲得下一個對象。
(3) 用hasMoreElements()檢查序列中是否還有更多的對象。
②：“反復器”這個詞在C++和OOP的其他地方是經常出現的，所以很難確定為什么Java的開發者采用了這樣一個奇怪的名字。Java 1.2的集合庫修正了這個問題以及其他許多問題
斯坦福大學公開課 ：機器學習課程_機器學習的動機與應用_網易公開課 http://open.163.com/movie/2008/1/M/C/M6SGF6VB4_M6SGHFBMC.html
第一步：復習線性代數。（學渣的線代忘了好多-_-||）
懶得看書就直接用了著名的——麻省理工公開課：線性代數，深入淺出效果拔群，以后會用到的SVD、希爾伯特空間等都有介紹；
廣告：邊看邊總結了一套筆記 GitHub - zlotus/notes-linear-algebra: 線性代數筆記。
第二步：入門機器學習算法。
還是因為比較懶，也就直接用了著名的——斯坦福大學公開課 ：機器學習課程，吳恩達教授的老版cs229的視頻，講的非常細（算法的目標->數學推演->偽代碼）。這套教程唯一的缺點在于沒有介紹最近大火的神經網絡，但其實這也算是優點，讓我明白了算法都有各自的應用領域，并不是所有問題都需要用神經網絡來解決；
多說一點，這個課程里詳細介紹的內容有：一般線性模型、高斯系列模型、SVM理論及實現、聚類算法以及EM算法的各種相關應用、PCA/ICA、學習理論、馬爾可夫系列模型。課堂筆記在：CS 229: Machine Learning (Course handouts)，同樣非常詳細。
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第三步：嘗試用代碼實現算法。
1、人工智能學習內容
學習內容包括數學基礎、算法積累以及編程語言。數學要學好高數、線性代數、概率論、離散數學等等內容，算法積累需要學會人工神經網絡、遺傳算法等等，還需要學習一門編程語言，通過編程語言實現算法，還可以學習一下電算類的硬件基礎內容。
2、人工智能專業應用領域
應用領域是很廣泛的，主要有圖像識別、博弈論、工智能導論、機器學習等，當然想要在這些領域有所發展，還需要學習一些信號處理、微積分、數據基礎結構等等知識內容，保證使用過程中，有一定的理論來支撐。
3、人工智能就業前景
隨著智能化的發展，人工智能技術會在互聯網行業逐步應用和普及，把技術應用于物聯網、大數據等行業，所以就業需求會不斷擴大，我們也將會頻繁與智能體互動和交流，這也是未來社會生產環境的發展趨勢，需要我們去迎合時代發展的需要。
隨著人工智能的不斷發展，對我們提出了新的要求，所以相關的人工智能基礎內容，一定要學習起來，掌握人工智能技術將成為一個必然的趨勢，學習人工智能專業的學生也會越來越多，相關技能的教育，也會迎來更多發展機會。
以上就是斯坦福大學公開課的全部內容， 年。
