對話AI一線大咖，零基礎入門Python機器學習與深度學習-知識星球

如果村裡通了網，那你一定知道【AI】人工智慧。

如果你會網上衝浪，那你一定看到過【ML】機器學習。

小編在網上看到一個段子：ML派坐落美利堅合眾山中，百年來武學奇才輩出，隱然成江湖第一大名門正派，門內有三套入門武功，曰：圖模型加圈，神經網加層，最佳化標的加正則。有童謠為證：熟練ML入門功，不會作文也會諂。

但許多人仍有此疑問：學習機器學習，無從下手怎麼辦？嘗試過各種學習方法，為什麼依然是個門外漢？為什麼傳統的學習機器學習途徑收效甚慢？作為一名對機器學習心有嚮往的程式員，我該以什麼樣的姿勢開始呢？

機器學習真的這麼難嗎？小編特意採訪了機器學習大咖鄒博老師，以下是老師的回覆：

時光飛逝，我從開始接觸機器學習到現在已經十多年了。想當初，我也是一個小白，我先把大學教材《高等數學》、《線性代數》、《機率論》從頭到尾都看了一遍，然後又看了多家機構的機器學習教學影片。

可以說當初的迷茫、慌張、害怕、忐忑，心路歷程非常艱辛。

因為感覺東西太多太多了，一會兒機器學習一會兒深度學習，一會兒這個導師的影片，一會兒那個機構的教程，都不知道從哪學，要學哪些？

後來參加工作了，發現那些基本的數學知識從頭到尾全部看一遍，其實沒那個必要，只需要掌握必要的幾個基礎點就好了。

大家都以為機器學習和深度學習很難，其實很簡單，最快的辦法就是直接上手做專案實踐，一個專案做下來，過程中發現不懂的地方學習，查缺補漏很快就能上手了。

如果你想入門機器學習和深度學習；

如果你想從事人工智慧行業

如果你想為自己的未來多做些儲備，並確信自己有足夠的學習能力；

小編建議你接受挑戰

《Python機器學習與深度學習16天高階訓練營-零基礎入門》

課程強調動手操作；內容以程式碼落地為主，以理論講解為根，以公式推導為輔。共16天16個模組32個學時，每學時各1~1.5小時，136個知識點，82個程式碼和案例實踐，講解機器學習和深度學習的模型理論和程式碼實踐，梳理機器學習、深度學習、計算機視覺的技術框架，從根本上解決如何使用模型、最佳化模型的問題；每次課中，首先闡述演算法理論和少量公式推導，然後使用真實資料做資料挖掘、機器學習、深度學習的資料分析、特徵選擇、調參和結果比較。

課程中部分案例成果圖