最近开始学《人工智能导论(第二版)》这门课,翻了翻目录发现内容很全面,从搜索、知识表示到机器学习、深度学习都有涉及。不过刚上手感觉概念有点抽象,尤其是状态空间搜索那部分,看书上例子能懂,但一做题就卡壳——这教材写得偏理论,实际应用案例不多,有点头疼。
现在最缺的是配套的习题详解和实验指导,网上虽然有很多资源,但要么版本不对要么收费,也不知道哪家靠谱。如果有学长学姐用过这本书的课件、题库或者课程设计思路,求分享点方向——不一定要直接给文件,告诉我哪里能系统练手就行。
目前我的学习方法就是先啃课本再做课后题,但效率很低。想请教大家:面对这种理论性强的教材,是先死磕算法推导再写代码,还是直接上手跑实验来反推理论?另外有没有推荐的在线社区或开源项目能跟着实战?跪求前辈指点经验,避免踩坑!