不了解自学编程应该从哪里开始
#不了解自学编程应该从哪里开始?#
自学编程可以是一个激动人心的旅程，但开始时可能会感到有些不知所措。以下是一些推荐的步骤，帮助你开始自学编程：
确定学习目标：
确定你为什么想学习编程。是为了开发游戏、创建网站、数据分析、还是其他原因？
设定一个具体的目标，比如完成一个简单的项目，这可以帮助你保持动力。
选择合适的编程语言：
根据你的兴趣和目标选择一种编程语言。例如，如果你对网页开发感兴趣，可以学习HTML、CSS和JavaScript。
对于初学者来说，Python通常被认为是一个很好的起点，因为它语法简单，易于学习。
找到学习资源：
利用在线教程、编程网站（如Codecademy、freeCodeCamp、LeetCode）、YouTube视频、以及编程论坛（如Stack Overflow）。
购买或借阅入门级编程书籍。
参加线上的编程课程或训练营。
安装开发环境：
根据所选编程语言，安装必要的软件和工具，如文本编辑器（VS Code、Sublime Text、Atom）和编程环境（如Python的IDLE）。
开始学习基础：
从编程语言的基础语法开始，学习变量、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）等。
尝试理解代码的执行流程和基本逻辑。
实践编程：
编写简单的程序来练习所学概念。
尝试解决一些基本的编程问题和挑战。
构建项目：
一旦掌握了基础，尝试开始一个小项目。这可以是一个简单的网站、游戏或数据分析项目。
通过项目学习，可以让你在实践中遇到问题并解决问题，这是提高编程技能的绝佳方式。
加入社区：
加入编程论坛和社交媒体群组，与其他学习者交流。
参加当地的编程聚会或Meetup，扩大你的网络。
持续学习：
编程是一个不断发展的领域，保持学习的态度非常重要。
定期学习新技术和工具，不断提升自己的技能。
耐心和毅力：
学习编程可能会有挫折和困难，保持耐心，不要放弃。
每次进步一点点，最终你会看到自己的成长。
记住，编程是一个逐步学习的过程，不要期望一夜之间就能成为专家。通过持续的努力和实践，你会逐渐提高你的编程能力。
10个免费且高水平的AI编程学习资源网站
本文介绍了十个优质的在线资源，旨在帮助读者学习AI编程，并保持对AI编程最新发展的了解。这些精选的AI编程学习资源，覆盖了从初级到高级的各种教育资源和平台。这些资源包括非营利组织Code.org，提供计算机科学教育资源，尤其注重年轻学生的学习；Kaggle，一个数据科学家和机器学习爱好者的平台，提供大量公共数据集；Google的数据集搜索工具，帮助用户找到相关数据集；edX，由哈佛大学和麻省理工学院创建的在线学习平台，提供多种大学级别的课程；Edabit，通过游戏化的方式提供超过10,000个编程挑战；StatQuest，一个YouTube频道，通过有趣的解释简化复杂的统计概念和机器学习算法；AI4All Open Learning，致力于增加AI教育、研究、开发和政策制定中的多样性和包容性；Gymnasium，一个用于开发和比较强化学习算法的工具包；fast.ai，创建深度学习课程和软件；以及Microsoft Learn，提供自学和指导式的计算机编程和AI相关主题培训。
1. Code.org的AI资源
- 非营利组织，致力于普及计算机科学教育
- 提供AI主题的视频和互动课程
- 特别推荐AI伦理、隐私和社会影响的课程
网站有中文版，还有面向小孩子的内容。
2. Kaggle
- 数据科学家和机器学习爱好者的平台
- 提供公共数据集和机器学习竞赛
- 适合新手和经验丰富的数据专业人士
还有很多AI的免费学习课程。
3. Google的数据集搜索
- 专门的搜索工具，帮助用户找到数据集
- 索引成千上万的数据集，涵盖广泛主题
https://datasetsearch.research.google.com/
4. edX
- 由哈佛大学和麻省理工学院创建的在线学习平台
- 提供大学级别的课程、专业证书和学位课程
- 许多课程免费，认证需要付费
有很多编程、AI、Python、数据分析、网络安全等课程。
5. Edabit
- 通过游戏化学习编程的平台
- 提供超过10,000个编程挑战
- 涵盖多种编程语言和难度级别
众所周知学习一门语言最快捷的方式就是与母语使用者进行交流。同样地，学习编程最快速的方式则是进行实际的编程操作。Edabit可以让您不断完成各种短小的编码挑战，从而迅速提升自身的能力。比任何其它方式都要快捷。Edabit模仿真实环境中的编程操作，同时删除所有单调乏味，不富教育意义的内容并且还增添了简易的游戏机制。每完成一项挑战赚取经验值，获取成绩，与其它用户为排名而展开竞争。您不仅完成了挑战，学到了知识，体验了乐趣而且还不会拥有任何“游戏负罪感”。
6. StatQuest
- YouTube频道，简化复杂的统计和机器学习概念
- 通过图形、动画和幽默解释数据科学
https://statquest.org/
StatQuest 将复杂的统计学和机器学习方法分解成小而易于理解的片段。StatQuest 不会简化材料，相反，它会提升你的水平，让你更聪明，对统计学和机器学习有更深入的理解。
7. AI4All Open Learning
- 非营利组织，推动AI教育的多样性和包容性
- 提供AI基础、应用和伦理考虑的教育资源
8. Gymnasium
- 开发和比较强化学习算法的工具包
- 提供从简单到复杂的多种模拟环境
https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium
Gymnasium 是 OpenAI 的 Gym 库的一个维护分支。Gymnasium 界面简单、pythonic，能够表示一般的 RL 问题，并且具有适用于旧 Gym 环境的兼容性包装器。
9. fast.ai
- 创建深度学习课程和软件
- 旨在使深度学习更易于学习和使用
https://course.fast.ai/
10. Microsoft Learn
- 提供自学和指导式的编程和AI相关课程
- 课程按职业路径组织，完成后可获得认证
主要是微软的相关产品教程。
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