内容发布更新时间 : 2024/5/18 5:55:48星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

高中生机器学习与人工智能入门指南

在这篇文章中，我所总结的所有信息普遍适用于那些对这个领域有兴趣的高中生。文章的编排是按照时间顺序进行，这与其他入门指南的内容安排有所不同，高中生不需要理解线性代数，偏导数及其他复杂的数学概念，而只需要按照我们的安排一步步学习。考虑到高中生的学习能力及时间安排，这种学习方式对绝大多数的高中生都非常适用，我相信你可以在三个月内达到相当高的专业水平。下面让我们开始吧！1. 学习Python，并用于算法编程。在此，我强烈建议初学者学习Python。Python不仅非常容易适合初学者掌握，而且它几乎支持机器学习中所有的依赖库。虽然R语言很有用，但一般说来Python更适合高中生学习。除了基本编程外，对于机器学习来说，最有用的库包括Numpy，Pandas和Matplotlib。对于那些没有编程基础的同学，我建议学习多伦多大学(现在是ML / AI最好的大学之一)开设一门编程课程。虽然这需要几周的学习时间，但是通过本课程你可以获得的大部分编程所需的知识。不仅如此，该课程对所有人都是免费的，你可以在

https://www.coursera.org/learn/learn-to-program?siteID=SAyYsTvLiGQrs4V8qoewjp3oL7Nr.r_Fw&utm_content=10&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_camp

aign=SAyYsTvLiGQ#获取课程相关的信息。对于那些拥有Python语言编程经验的人，你只需浏览本教程的语法https://www.tutorialspoint.com/python/python_basic_syntax.htm，这对你来说不需要花费太多的时间。在了解Python的基础知识后，你还需要了解我上面提到的前两个库(Matplotlib可以晚点)。 Numpy和Pandas可以用于修改和使用数据，而Matplotlib则用于图表和数据的可视化。你可以通过以后链接来学习Numpy和Pandas库，这不会花费你太多的时间：Numpy：

http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/Pandas：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html有了Python的编程基础，现在你可以开始学习机器学习和人工智能所需的核心编程。2. 深入了解机器学习的基础知识。Andrew Ng的机器学习(Machine Learning)课程是一门最通用的机器学习课程。由于课程中涉及到一些偏导数的概念(尽管整个课程的学习并不需要完全理解这些概念)，因此对于高中学生来说这门课程可能还有点难度。然而，我发现课程中第3至5周的一些讲座对高中生的入门学习还是有益的。我鼓励每个人都可以尝试着开始这个课程的学习并相应地做一些笔记。尽管课程的学习不需要太难的数学知识及相关的Matlab编程能力，但这对于高中生来说仍然还是难以掌握。不用担心，我们将在短时间内用Python复现其中相同(或更

先进)的算法。免费课程链接：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning.3. 学习各种机器学习算法，并理解如何在真实世界的场景中应用它们。理论上来说，高中生无法直接理解一些大学的数学知识及相关的机器学习算法。但是澳大利亚的一个研究团队解决了这个问题。来自SuperDataScience团队的Kirill Eremenko和Hadelin dePonteves通过寻找在现实生活中场景来应用各种机器学习算法，这种学习的方法是非常有效的。此外，在应用中适当地深入理解算法的功能，而无需接触复杂高深的数学知识，这对于高中生学习机器学习算法来说，无疑是一大福利。他们的课程资源在Udemy上，你可以通过以下链接

https://www.udemy.com/machinelearning/learn/v4/overview 获取课程的详细信息。虽然这门课程不是免费的，但Udemy上的课程定期都享受90％或以上的折扣，这门课的价格约为10美元。此外，这门课程的学习涵盖了Python和R语言，你只需通过Python来实现课程后的任务而无需涉及R语言。如果你发现课程的进度太慢，可以通过设置倍速播放来学习这个课程(我是这样做的，发现这样非常好用)。课程的内容涵盖了从基本的回归算法到深度卷积神经网络的所有机器学习内容。如果你想进一步探索更先进的领域，其深度学习课程将在机器学习结束时提供，你将享受90％的