摘要: 了解人工智能入门指南，包括深度学习、Python编程和数学基础。掌握最新研究成果，打下坚实的基础，探索AI世界。

人工智能入门指南

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、理论和应用的技术学科，旨在开发智能机器，使其能够模仿人类的思维和行为。目前，人工智能已经广泛应用于各个领域，包括计算机专业和实体行业，如机械制造等。

在人工智能领域，深度学习是一种主要的方法。深度学习主要依靠神经网络模型进行训练和预测，已经成为人工智能的主流方向。但是，深度学习只是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个子集。

因此，如果想要入门人工智能，就必须掌握深度学习这一主流方向。下面将从深度学习的角度来回答“人工智能是什么意思”。

学习路线

阅读最新论文

在深度学习这个日新月异的领域，了解最新的研究成果是非常重要的。主要的学习来源就是各种顶会和顶刊，如计算机视觉领域的CVPR、ECCV、ICCV，以及顶级期刊TPAMI。如果觉得这些太复杂，也可以通过谷歌学术或arXiv来搜索最新的论文，最好将搜索时间设置在最近几年。

入门要求

入门深度学习，首先必须掌握Python这门语言。因为很多模型的开源代码都是基于Python实现的，而且目前主流的深度学习框架pytorch和TensorFlow也都支持Python开发。因此，掌握Python是入门深度学习的必备步骤。如果不会Python，也不用担心，入门Python非常简单。知乎知学堂推出了一门基于Python的数据开发课程，只需要一毛钱就可以学习，非常划算。

其次，还需要掌握一些基础的数学知识。因为如果对数学一无所知，很难理解论文中的公式，更不用说推导和复现模型了。但是不用害怕，主要的数学知识就是基本的线性代数和微积分，这些都是大一下学期就学过的知识。在深度学习中，主要是使用线性代数中的矩阵运算和微积分中的偏微分来进行梯度下降。

现在，让我们来看看最基本的深度学习网络模型。

最基本的深度学习网络模型

尽管深度学习领域日新月异，但是很多新模型都是基于这些最基本的模型进行进一步的创新和跨领域应用的。因此，掌握这些基本模型不仅能让你理解深度学习，还能帮你打下坚实的基础，从而更好地理解和创新新模型。

深度学习网络基础知识

正向传播、梯度下降、反向传播以及常见的几种损失函数，这些都是深度学习中必须掌握的基础知识。

开山鼻祖：FCN网络

全连接神经网络（Fully Connected Network，简称FCN）是深度学习中的开山鼻祖。它可以用于解决分类和回归问题，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

人类之光

计算机视觉（2D图片任务）

1. CNN（卷积神经网络，已经是如雷贯耳的模型）
2. FCN（膨胀卷积，分割任务的祖师爷）
3. RCNN系列（目标检测任务的霸主，很多下游任务仍然将faster rcnn作为骨干网络）

计算机视觉（3D视觉点云或者体素任务）

1. PointNet/PointNet++（基于点数据流派的开山之作）
2. VoteNet（何凯明在三维目标检测领域的力作）

自然语言处理方向

1. RNN（递归神经网络，虽然年龄可能比你还大，但在NLP领域有着重要的影响力）
2. LSTM（长短期记忆网络，是对RNN的一种改进版本）
3. transform（这个就不多说了，现在transform及其子孙模型已经占据了深度学习的主导地位。不仅在NLP领域卷得风生水起，现在还跑到计算机视觉领域来卷。）

总结

通过阅读上述论文，你就可以进一步学习自己感兴趣的方向的论文了。希望本文能够对你入门人工智能有所帮助。

图片来源：
1. 人类之光
2. 一个简单的神经网络示意图