如何从零开始学习人工智能？

要从零开始学习人工智能，FreeCodingTour 提供了三门课程，建议按以下顺序学习：

1. 编程
2. 数据科学
3. 人工智能

FreeCodingTour 的人工智能学习方法基于以下原则：

• 步骤 1：将编程理解为 输入 -> 处理 -> 输出 的过程，其中处理过程可以看作一个黑箱。Richard Feynman 曾对此作出精彩的解释。
• 步骤 2：学习用 测试用例 检验程序是否正常运行。 这非常重要，也很实用。它让我们接触到软件行业广泛使用的实践，也为以后学习算法打开了大门，因为面试和竞赛都以这种方法为基础。
• 步骤 3：用机器学习的方法学习数据科学。也就是说，承认自然非常复杂（正如 Vladimir Vapnik 所说），将频率学派和贝叶斯方法暂时放在一旁（至少在开始时），并接受我们确实需要每秒能够执行数百万次计算的机器。 接受这一点后，我们可以把机器学习看作一种方法：让机器自动学习我们无法描述、但能明确规定其输入和输出的处理过程。换句话说，机器学习就是 由测试用例引导的自动编程。
• 步骤 4：将深度学习理解为机器对图像、音频和文本进行编码（转化为数字）的方法，再与机器学习方法结合，用于预测以及与人交互。 这种学习方式有助于理解 Embeddings、RAG、Latent Space、Encoding 等 日益重要的概念。简而言之，深度学习就是 用人类语言输入 -> 处理 -> 按所需格式输出，这里的人类语言可以是文本、图像或音频。