Preparations

俗话说，磨刀不误砍柴工，在开始我们的 aiTour 之前，先做好一些准备工作吧！

思维与心态

大学生活与高中生活截然不同，所以希望你能首先转变自己的思维与心态，这样才能更好地适应大学生活。请详细阅读上海交通大学生存手册，csdiy - 前言，csdiy - 如何使用这本书以及 0xffff - 心态与方法上的准备。

计算机概览

对于一些同学来说，计算机是一个以前从未真正接触过的新事物；即使早已接触，也可能只是使用过一些日常功能，所以，对计算机进行一个概览还是很有必要的。如果你早已熟悉计算机，那么请随意跳过这节。

由于 cs-plan 中已经有一部分计算机概览课程的介绍了，所以这里直接借用一下。请参考 cs-plan 中的计算机导论一节的两门课程 Crash Course Computer Science 以及 Harvard CS50。（在此感谢 cs-plan 的作者！@MingLLuo）

提问的智慧

在学习之中，我们不可避免地会在网络上向他人提问，所以，学会如何提问至关重要。一些计算机工作者时常会被认为傲慢且没有耐心，那多半是因为他们已经受够了来自其他人的愚蠢问题。

请先阅读如何像弱智一样提问，学习如何才能激怒你的回答者 or 成为一个弱智。

然后再详细阅读提问的智慧中文版，学习如何才能不激怒你的回答者。

现在，尽管对于上面两篇文章中的内容你可能云里雾里，但是你大概已经掌握提问的一些注意事项了，请在日后想要提问时重新看看。让我们继续吧。

旅途路线规划

点击搜索栏旁图标可查看学习路线。如果想要获取课程的简短介绍的话，可以参考课程总览。

这份学习路线仅仅只是一个抛砖引玉——每个人都应该有自己独特的学习路线，而不是一味地照搬别人的。这里提供一个思路，以构建你自己的学习路线：

aiTour 生成算法

前往斯坦福大学的官网，搜索人工智能相关课程，这里以吴恩达教授的 CS229 为例；
进入对应课程的网址，查看课程介绍中的 Prerequisites，就能得知修该门课所需要的先修课程（这里为 CS106A or CS106B, CS106X; CS 109, MATH151, or STATS 116; Math 51），并记录得到的先修关系；
对查询到的所有先修课程反复进行第 2 步，除非某个课程没有先修课程。

通过上述过程，就可以构建起一个斯坦福版本的学习路线了。当然，不一定必须学习相应的斯坦福课程，完全可以在网上查找推荐的替代课程。

或者，你也可以参考 UCB 的课程地图。再或者，你也可以将上述思路运用到 csdiy 中。

在确定好学习路线后，接着需要确定学习每门课程所用的资料。这个步骤只能按照你的个人喜好来实施。一般来说，所需的资料在网上应该是数不胜数的，你可以在各大网站平台上找到，例如 B 站、YouTube、GitHub、各大学的官方课程网站等。挑选时可以注意对应的先修要求、课程资料是否齐全（如课堂视频、notes、作业及解答、考试等）、哪个版本风评最好，以及是否有前人的踩坑经验等等。请按需挑选最符合你胃口的资料和课程。

如果你所寻找的课程不再开放（例如 UCB 的部分课程），可以使用 Web Archive 来寻找是否有网页存档可以使用，也可以寻找国内外交流群加入，说不定会有所发现。

启航

在做好这些准备工作之后，请开始你的 AI 学习之旅吧！