我看知乎上有很多医疗AI方向的同学或者是医学方向想要学习人工智能的同学问怎么快速从零去入门人工智能机器学习深度学习来解决自己的医学任务。
千万不要因为什么书名气大而到处看书死磕原理，深度学习是需要动手感受的，只学原理很难看懂和掌握，一定是先动手再反扑原理。
作为零基础，这样去学基本算是最快速的了！
先学python和数学基础，python推荐看莫烦老师的python3基础教程，python只要掌握基础就行。数学基础掌握这些就够了，推荐通过这本机器学习数学书挑着看，一定要搭配这篇博客笔记阅读会很容易懂。
对了，继续往下介绍之前，我有把路线做成一份思维导图，路径中推荐的所有教程链接都可以点击对应教程的这里（思维导图箭头指示处）就能直接跳转，包括我推荐的书等等本地资料也会分享给大家，需要的话直接扫码添加我的助手让她无偿及时发送给你就行！
为避免添加频繁备了两个微信，随意选择一个就行。
继续第三步，学习几个经典主流的神经网络来打下基本的ai基础知识，基本原理和代码都要搞清楚，代码自己要跑通感受一下，这步非常重要，对你理解后面的知识会有很大铺垫作用，每个神经网络的教程思维导图中都有。
然后掌握深度学习必学的工具框架pytorch，之后你在构建训练深度学习模型时会非常非常方便，让你的代码效率提升又简洁，这里推荐我自己的pytorch快速入门教程。
再根据你从事的不同的医学任务来深入学习一下很擅长处理这个方向的深度学习模型。思维导图这里都有写清楚学什么、为什么学。
接着去做一些医学深度学习的项目，把前面学的东西实打实用起来你才是掌握了，这里推荐去kaggle、阿里云天池大赛找相关的比赛练手，都是真实业务场景的任务，可以带你理解整个实战流程，会对你的提升非常大。
然后可以去这些地方找公开数据集，以及通过这两篇博客学习一下数据增强的方法，数据质量对模型的性能影响非常大。
接着通过这本谷歌大脑团队的调参手册学习一些基本的调参方法，来最大化优化模型性能。
最后就是去看看这些期刊会议的你这个方向的论文找创新点、做实验、发论文了，希望这期视频对你有用，我们下期再见，拜拜！
