AI领域综合了众多知识，其中编程语言、机器学习和深度学习是其核心。举个例子，我们可以从《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》一书来认识Python数据分析与机器学习的基本知识结构，从而初步了解AI的学习路径。本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。全书共20章，大致分为4个部分。第1部分介绍了Python必备的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。高能警告人工智能相关的课程已经是六大计算机名校（卡耐基梅隆CMU、斯坦福Stanford、加州伯克利UC Berkeley、麻省理工MIT、哈佛Harvard、普林斯顿Princeton）CS专业本科必修的课程，值得一提的是，人工智能的学习具有相当高的门槛，你需要在学习前具备一定数学（离散数学、微积分、线性代数、概率统计）、编程（至少掌握Python）、数据结构与算法的能力，如果你没有这样的基础，请不要跟风学习。——hackway.org
编写Grokking Deep Learning旨在帮助您为深度学习奠定基础，以便您可以掌握主要的深度学习框架。它从关注神经网络的基础开始，然后切换其重点以提供对高级层和体系结构的深入了解。如果您已经通过了高中数学并掌握了Python的知识，那么您就可以开始学习本书了。关于作者Andrew Trask是Digital Reasoning’s machine learning lab的创始成员，该实验室正在研究针对自然语言处理、图像识别和音频转录的深度学习方法。DeepCourseDeepCourse是一个深度学习课程，所有章节以路线图的形式呈现。作者Arthur Douillard是一名训练深度神经网络的程序员、一名卷积网络科学家和一名计算机视觉教师。