您对机器学习感兴趣并想学习如何编程吗？这就是我开始学习编码的原因。在本文中，我将分享一些帮助我从构建第一个程序进阶到构建第一个神经网络的最佳资源。
开始学习 Python
Python 是最受推荐的初学者编程语言之一。Python 帮助我清晰地理解编程概念，我喜欢使用多种资源来巩固基础知识。此外，Python 是一个很好的选择，因为它为机器学习库（如 TensorFlow 和 Keras）提供支持。
以下是帮助我开始学习 Python 编码的资源（按时间顺序排列）
- 学习编程：基础知识 是 Coursera 提供的在线课程。这是我第一次接触编程和 Python。本课程全面概述了编程概念，并通过逐步介绍新概念和建立在 Python 基础上，节奏掌握得很好。
- 使用 Python 自动化无聊的东西 是一本书，并辅以 YouTube 教程。使用 Python 自动化无聊的东西 是一本有趣且有用的读物。在学习概念和语法的同时，学习编写有用的 Python 脚本。
- Think Python，第二版 是一本书，它更详细地介绍了核心概念，并介绍了 Python 的高级功能，但又不会让人感到难以承受。尝试完成一些练习，看看你能学到什么。
（我也想感谢讲师和作者免费提供这些资源！）
计算机科学家 Peter Norvig 也整理了一个很棒的资源页面，值得一看：在 10 年内自学编程。
学习机器学习
计算机科学领域包括人工智能，而机器学习是人工智能的一个子领域。机器学习完全是关于计算机从经验（即来自大量数据）中学习任务，而不是像传统软件那样被编程。深度学习是一种使用神经网络进行机器学习的技术。以下是我为初学者程序员推荐的三个机器学习和深度学习入门资源（列表中除最后一个资源外，所有资源均可免费访问）
- 机器学习很有趣！ 是一系列介绍机器学习的文章。该系列文章提供了高层次的概述，涵盖了不同类型的神经网络、它们的工作原理以及它们的用途等主题。
- 机器学习食谱 是 Google 开发者的 YouTube 系列视频。简短的视频带领观众了解如何设置 TensorFlow、使用 scikit-learn 和 TFLearn、机器学习管道以及训练神经网络。
- 深入理解深度学习 是一本介绍深度学习的书籍。章节每隔几个月发布一次，整个版本计划于 2017 年发布。它帮助我理解了神经网络的工作原理，并从头开始用 Python 构建了一个简单的神经网络。
我还推荐数据科学家兼 fast.ai 联合创始人 Rachel Thomas 的一篇文章。在深度学习中提供良好的教育 强调了包容性应该是人工智能等变革性技术教育的关键责任。
其他想法
您可以随时在线搜索以解决错误或获得问题的答案。Stack Overflow 社区，例如，是一个很好的起点，因为可能有人遇到过同样的问题，您会找到可以尝试的解决方案。Python Tutor 是一个出色的工具，可以逐行查看代码的作用。
我也还在学习的道路上，但我意识到，在编程或学习任何东西方面取得成功的两个最重要因素是时间和愿意处理超出当前技能水平的问题。
我两年前开始学习编程，因为我想学习如何使用机器学习和深度学习。理想情况下，如果有一个同时教授 Python 和机器学习的编程资源就好了，但我还没有找到。同时，我希望这些资源对您入门编程和机器学习有所帮助。
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