零基础的新手，如何快速入门机器学习和人工智能？
机器学习的英文名称叫Machine Learning，简称ML，该领域主要研究的是如何使计算机能够模拟人类的学习行为从而获得新的知识和技能，并且重新组织已学习到的知识和和技能，使之在应用中能够不断完善自身的缺陷与不足。
简单来说，机器学习就是让计算机从大量的数据中学习到相关的规律和逻辑，然后利用学习来的规律来预测以后的未知事物。
如何快速入门？如何掌握机器学习与人工智能的基础知识。给大家推荐几款权威的论文和机器学习资料。
UFLDL：非常好的DL基础教程，由Andrew Ng编写。有很详尽的推导，有翻译，且翻译质量很高；
Deep learning （paper）：2015年Nature上的论文，由三位深度学习界的大牛所写，读完全篇论文，给人高屋建瓴，一览众山小的感觉，强烈推荐。如果只能读一篇论文了解深度学习，我推荐此篇。这篇论文有同名的中文翻译；
Neural networks and deep learning：这本书的作者非常擅长以浅显的语言表达深刻的道理，虽然没有翻译，但是阅读并不困难；
Recurrent Neural Networks：结合一个实际案例告诉你RNN是什么，整篇教程学完以后，会让你对RNN如何产生作用的有很清晰的认识，而这个效果，甚至是读几篇相关论文所没有的。
Neural Networks for Machine Learning：大牛的视角就是与众不同，看看Hinton对神经网络是怎么看的，往往会让你有种“原来如此”的感悟。其实看这门课程也等同于读论文，因为几乎每节课的参考资料里都有论文需要你读；
CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition：最新的知识，还有详细的作业。国内应该有团队对字幕进行了翻译，网上应该可以找到下载；
PRML：作为一门经典的机器学习书籍，是很有阅读必要的，会让你对机器学习拥有一个别样的观察视角。
如果你想要深入学习和了解一门学科，就要遵循一万小时定律，也就是说，只有当你在某一学科或领域付出长时间（一万小时以上）的学习和实践，才有可能达到了然的状态。这一点适应于人工智能，也适用于学习任何其他的学科。
人工智能/机器学习实践操作：
实践出真知，看了那么多论文学习人工智能和机器学习，那么怎么去检验自己的动手和动脑能力呢？
谷歌的AIY 项目（AIY Projects）全称为 Artificial Intelligence Yourself，意为动手创造你的人工智能。该项目由 Google 于 2017 年启动，目标是让每个 Maker（创客）都可以 DIY 自己的 AI 人工智能产品。Google 先后在 5 月、12 月份分别推出该项目代表的两组套件 Voice Kit 和 Vision Kit。
Voice Kit 是 Google 首个推出的 DIY 人工智能产品。它可借助 Google Assistant SDK 和 Cloud Speech API，将树莓派转换为语音数字助理。用户可在此基础上创建虚拟语音助手，为自己的项目添加语音交互功能。
Vision Kit 则是 Google 推出的第二弹 DIY 人工产品。它是一套简单的计算机视觉系统，可运行 3 种基于 TensorFlow 的类神经网路模型应用程序。
Voice Kit使用Google智能助理为您的Raspberry Pi添加语音控制，而Vision Kit则打开图像识别并向创客们引入了神经网络。它可以检测千中常见物体，但也可以对您的脸部表情进行检测，并显示出您的情绪，比如愤怒、开心等等。Google还为AIY Vision创建了一个工具，允许您使用TensorFlow训练新模型。 该套件支持Python API以进行基本更改，例如更改按钮LED的颜色，调整扬声器音量等。
机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。
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