ai逻辑思维课程的意见和建议
如何系统学习AI？
如何系统学习AI？
AI也称为人工智能，是IT领域一个新鲜的行业，在IT界很多程序员都可以编写代码，但只是局限于普通的软件开发，而AI人工智能是一个系统工程。仅靠开发人员的相互联系和交流远远不够，在未来两年内，如果不能形成成熟的AI技能，整个IT行业将裹足不前。我们下面简单谈一下学习AI的全称途径。
1、在书店或网络上购买或寻找一些基础的AI学习资料，作为自己学习人工智能的开始。基础知识的掌握，熟悉基本AI术语和方法，是非常重要的。在这里给您介绍一本书，Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》。这本介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等），也包括包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。这里建议阅读原版英文书籍，虽然也有译本，但由于专业程度的问题，很多译文是不太专业的，英文原版可到一些专业的书店或亚马逊上查找下，书的封面请参阅下图一。
2、如果您在AI领域有一定的基础，需要进行深入的学习， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）一书应该是不错的选择，书的封面请参考下图二。还有一本《Logic For Computer Science》，这本书应该是免费的，请在网络上自行查找，这本书讲解了计算机科学的数学逻辑和求解证明的算法方法。
3、您可能要把大学里学过的高等数学和逻辑数学重新复习一下。特别是微积分和线性代数，因为在AI 人工智能技术领域内有着广泛的应用，大多数机器学习技术可以简化为线性代数和微积分，比如训练神经网络的反向传播算法。想要深入学习研究AI 人工智能技术，还要掌握离散数学、微分、积分和多变量、概率和统计、线性代数、回归分析和随机过程、泊松过程、马尔科夫链和布朗运动。同时还要了解概率理论，了解基于R 语言、推理和算法的统计。4、学习并熟练掌握Python，（C / C ）和数据结构，正常情况下，任何主流编程语言和非主流编程语言都能应用于AI 人工智能的开发。区别就在于库/工具的性能和可用性。例如，C 的所有设置都优于Java或Python，能帮助开发人员最大化硬件的功能。而Python有非常好的FFI，并且能与C或C 结合使用。还有如Octave / MATLAB、R、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，当然为了技术开发的合作，还是建议学习常用的，大众化的编程语言。毕竟AI人工智能的开发需要团队合作，非主流编程语言不利用您溶入团队。
5、您可以尝试选择开源框架，进行前期的业务尝试。选择开源框架时要清楚，现成的框架都是基于不同目的构建的。所以在通过编程创建和使用模型或跨平台可视化和部署模型，都是基于提供框架的提供商需求的，我个人觉得英伟达的CUDA工具包就是一个好的试验场。还有GitHub平台，是拥有世界上最大的开源数据集合，有着全球优秀的AI人工智能领域的开发人员，在那里交流学习，是一个很好的，也能学到知识的地方。
最后是电脑硬件的一点建议，您可能要购买配置Pascal系列GPU的专业显卡、i7处理器、32GB内存和SSD固态硬盘，当然如果您费用允许，建议您在增加配置，这样对AI工作负载和后期的测试是很有好处的。
有没有好的逻辑思维的书籍可以推荐？
推荐一本，麦肯锡顾问的思考工具《金字塔原理》，《原理》以一个顾问的口吻，教你如何分析客户的问题、如何通过MECE法则结构化思考以形成解决方案，如何通过SCQA结构吸引客户的注意力，并通过结论先行的形式来完成一场上一汇报。
简单的说，《原理》就是用MECE来结构化、用演绎来推理方案、用SCQA来创建汇报逻辑、用结论先行来锚定客户注意力，用总结归纳来展示你的方案。一、用MECE来结构化MECE，相互独立且完全穷尽，即将复杂问题分解为多个子问题，要求每个子问题之间相互独立，但全部子问题穷尽了母问题。
MECE的常用方法有5种：
二分法：将事物分成A和非A两部分；
过程法：按照事情发展的时间、流程、顺序对信息进行逐一的分类；
要素法：把一个整体分成不同的构成部分；
公式法：按公式要素进行分类，比如利润销量*（售价-成本）；
矩阵法：横向和纵向使用两次二分法。
二分法举例：比如国内国外、已婚未婚、收入支出、专业业余。
二、SCQA结构SCQA是一种故事结构，在你形成方案之后，要让客户认真听你讲，是需要技巧的，而故事结构最能吸引人，因此，《原理》中用了大量篇幅介绍什么是SCQA结构，如何使用SCQA结构。
SCQA结构，简单的说，就是设计你的方案背景，通过这些背景，让听众（自己）感受到里面的冲突，让他们自己抛出问题（而这些问题，一般来讲会和你要介绍的主题方向一致），从而让你顺理成章的推出你的解决方案。
举例：
情境 S： 介绍（设计）一个与结论有关的背景
XXX万大学生在找工作，其中985、211有YYY万大学生，就业压力大
冲突 C： 从想给出的结论出发，创造一个冲突
大企业进不去、小企业看不上，另外大部分公司要求工作经验，还未毕业哪来的工作经验，怎么办？
问题 Q： 通过冲突，引发问题以及如何解决问题的思考
做大池塘里的小鱼还是小池塘的大鱼？
回答 A： Answer 结论： 抛出你的结论
ABC公司虽然小，但公司处于高速发展期
ABC公司待遇灵活，不强调工作经验，不论资排辈
ABC公司有一个ZZZ人阿波罗海外培训计划
结论：来ABC公司吧，^_^
三、结论先行道理简单，一说就懂，我们来看个例子：
有个严肃的问题请教大家：我女朋友最近在欺骗我，她总是晚上和别人出去，晚才坐出租回来，又不开到门口。我偷看过她手机，结果她大发雷霆。有一天晚上她出门，我骑着摩托车藏在街边拐角等着看谁来接她。结果我发现摩托车漏油，请问下，这车我刚买了一年，这个漏油问题保修吗？其实，就一句话的事情，“刚买一年摩托车，出现漏油，可以保修吗？”
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