对于希望与开发模型的技术专家进行深入交流的医疗工作者来说，学习人工智能（AI）的资源并不缺乏。问题在于如何从众多资源中筛选出真正适合自己的内容。幸运的是，一位经验丰富的技术和商业作家已经为所有感兴趣的各方做了大量的准备工作。“成功的学习之旅涉及承诺、好奇心和正确的资源，”《eWeek》的Kathryn Pearl Timonera解释道。“通过阅读基础书籍、实验AI平台和积极参与AI社区，你可以全面了解AI的概念和应用。”Timonera进一步详细介绍了五条任何人都可以探索的AI学习路径，而无需花费过多。以下是她列出的要点摘录。
1. 掌握编程基础
初学者友好的平台如Codecademy和FreeCodeCamp提供结合理论与实践的课程，“使你能够获得实际的编程经验，通过构建数据处理程序、分析数据集和实验数据可视化来解决现实世界的问题，”Timonera报告说。此外，你还可以在LeetCode、HackerRank和CodeSignal等网站上参加编码挑战，以提高你的编码技能，处理大型数据集并优化AI算法。
2. 学习数据结构和算法
“有许多免费资源可以帮助你学习和理解数据结构和算法，这些知识允许在AI模型中有效处理数据和解决问题，”Timonera写道。“YouTube频道如FreeCodeCamp和CS50提供这些主题的免费、详尽教程。”此外，在线学习平台Great Learning也提供免费课程，AI专家在Kaggle和GitHub等在线社区聚集，分享知识并提问和回答问题。
3. 学习机器学习和深度学习基础
Timonera提醒，机器学习是AI的一个子集，允许计算机从数据中学习而无需显式编程，而深度学习使用神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式。她指出，FreeCodeCamp为初学者和中级学习者提供免费的机器学习和深度学习课程。同时，Kaggle提供金融和医疗等领域的实际数据集，用于练习机器学习，你可以利用这些数据集开发预测模型，获得实践经验。
4. 参与AI社区
在线社区和论坛提供了“极好的机会，让爱好者分享知识并合作项目，”Timonera指出。“GitHub是开发者合作AI项目和共享代码仓库的地方。”此外，Facebook群组、Slack社区和LinkedIn提供了专业网络，你可以在其中与专家互动、参加网络研讨会并参与合作项目。
5. 跟踪AI趋势和技术
AI不断变化，新的工具、模型和用例定期出现，Timonera写道。保持最新状态可以帮助你更好地理解机器学习、深度学习和AI应用的新发展，“这反过来又让你能够扩展能力，利用新兴技术并追求AI应用领域的新的机会。”最好的方式是加入AI相关的社区群组并订阅行业领导者的通讯，如OpenAI、Google、IBM、AWS和Microsoft发布的通讯。
“无论你是想掌握深度学习、探索AI驱动的工具还是创造创意解决方案，你的旅程将受到持续学习和实践经验的影响，”Timonera指出。“保持开放的心态，探索合作机会，并愿意尝试，因为AI的革命性力量提供了无限的增长和创新可能性。”
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