# 如何從機器學習和 AI 認真地起步 > 原文： [https://pythonbasics.org/how-to-seriously-start-with-machine-learning-and-ai/](https://pythonbasics.org/how-to-seriously-start-with-machine-learning-and-ai/) 計算機科學是一個很大的領域，但是我們將專注于人工智能和機器學習。 機器學習和 AI 用于醫療保健，汽車，政府，軍事，金融和經濟學，視頻游戲，廣告，藝術等領域。 每個有興趣的人都可以達到的目標。 機器學習算法可以做出預測或決策。 他們使用訓練數據來訓練模型，他們“從數據中學習”。 因此，您了解所有這一切，并且可能想知道“我如何開始？” ## 從機器學習開始 ### 課程 課堂課程或在線課程。 報名參加課程之前，了解基本知識很重要。 您并沒有那么快或太慢的解釋，所以確保您能趕上進度是最好的。 * [使用 Python 入門機器學習](https://gum.co/MnRYU) * [伯克利 AI 入門](http://ai.berkeley.edu/lecture_videos.html) * [fast.ai](http://fast.ai/) * [Ethz 機器學習](https://www.ethz.ch/content/vp/en/lectures/d-infk/2017/autumn/252-0535-00L.html) ### 書籍 書籍既經典又安全。 真正的文檔是下一步。 從人工智能到最簡單的編程語言，都有關于這一切的書籍。 * [http://www.deeplearningbook.org/](http://www.deeplearningbook.org/) * [http://neuralnetworksanddeeplearning.com/](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/) ### 互聯網 今天，當您考慮學習某事時，首先想到的就是 Google。 在互聯網上搜索信息很有用，請不要小看自我學習。 在線教程非常適合開始練習。 如果您有計算機并且有時間去做，那么教程可能會讓您了解 AI 和 ML 的工作方式。 * [Python 機器學習](https://pythonbasics.org/machine-learning-libraries/)  ### 大學 學院。 取決于您已經學習的內容和可能性； 大學是知識專業化的最佳途徑。 有時大學提供一些短期課程，您可以嘗試； 在進行金融投資之前，要真正了解您是否有這種想法。 無論您做什么學習，都不要忘記科學是試錯法。