用户投稿学习AlphaGo逆转李世石的过程，并不仅仅是学习围棋技巧，更重要的是理解其背后的设计理念、训练方法、技术创新以及它对人类智慧的挑战和启发。这是一个涉及深度学习、强化学习、计算机视觉、搜索算法、人机交互等多个领域的复杂系统工程。以下是从不同角度来“学习”AlphaGo及其击败李世石的过程：
"1. 理论基础学习 (打好根基):"
"围棋基础:" 深入理解围棋的规则、基本术语、常见定式、布局思想、攻防策略等。这是理解任何围棋AI的基础。
"机器学习/深度学习:" 学习监督学习、无监督学习、强化学习（特别是深度强化学习 DRL）的基本概念。了解神经网络（特别是卷积神经网络 CNN 在图像识别中的应用，以及策略网络和值网络的区别）。
"启发式搜索算法:" 了解 AlphaGo 使用的蒙特卡洛树搜索（MCTS）及其关键优化，如 UCB1（Upper Confidence Bound applied to Trees）启发式、温度参数（Temperature Parameter）控制探索与利用（Exploration vs. Exploitation）。
"2. AlphaGo 的技术架构学习 (理解其“大脑”):"
"神经网络结构:"
"策略网络 (Policy Network):" 学习如何使用 CNN 处理围棋棋盘图像，并输出在给定局面下落子的概率分布。理解其如何将“
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2016年3月9日，谷歌旗下英国的Deepmind公司的的围棋程序AlphaGo在首尔正式迎战韩国职业九段棋手李世石，首战过后，李世石认输，AlphaGo获胜。一个是头顶十余个世界冠军的顶尖人类选手，另一个是人工智能领域（AI）中排名第一的围棋应用程序，而围棋又被认为是人类最后的一块智慧领域，这次长达6天之久的“人机大战”无疑引起了全世界的瞩目。首场比赛过后，AlphaGo获胜的新闻，更是激起了人们对人工智能的兴趣。
人工智能（英语：Artificial Intelligence，简称AI）亦称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。
这段正统的解释来自Wikipedia，在人机大战之前，除了CS专业的学生外，几乎很少有人愿意试图理解艰涩的人工智能领域。而现在，碾压人类智力尊严的AI却在一时间拥趸无数、刷屏凶猛，而鸡汁的段子手们也开始蠢蠢欲动了。
▲这位来自美术界的胖友一脸懵逼的表示，我和你们不在一个次元。
▲小道消息的贩卖者fenng先生又在微博上卖起了萌。
啊你们不认识龙宽九段？诺，悄悄给你们看个照片哈↓
▲连段子手界的文学家马亲王都上阵亲征人工智能领域。
▲假设阿尔法狗能来天朝的设想甚至都蔓延到twitter上。
其实，这并不是AI第一次战胜人类。
1997年，IBM制造的国际象棋机器“深蓝”战胜当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，也曾轰动一时，成为人工智能历史上成为标志性的事件。时隔近20年，AlphaGo的胜利是我们不得不正视人工智能。
既然有这么多人关心，而人工智能的专业门槛又高上了天，下面就来介绍下如何入门人工智能。
在此之前，你需要有
·计算机基础：最好懂一些基础的程序语言，因为学习过程中需要你码代码啊。
·高等数学基础：毕竟里面还牵涉到代数矩阵、回归方程等数学内容，解不出来连代码都编不下去了。
接下来就是两门适合AI入门的免费在线课程，对中文或英文学习有偏爱的都能选择自己能接受的。
1、Coursera：Machine Learing机器学习
授课老师Andrew Ng（吴恩达）是斯坦福大学的教授，在机器学习领域造诣颇深，而且他也是Coursera（国外三大课程供应商之一）的创始人之一，所以这门课程是C家最早的也是发家的课程。
在这门课程中，你能学习到高效的机器学习技巧，及学会如何利用它为你服务。重点是，你不仅能学到理论基础，更能知晓如何快速有效应用这些技巧到新的问题上。最后，还会接触到硅谷创新中几个优秀的涉及机器学习与AI的应用实例。
这门课程英文授课，但配有中文字幕。因为实践作业涉及到较多的编程作业，最好能有一些Matlab基础，如果毫无基础的人去学习，可能就是下面这个状态↓
2、网易云课堂：机器学习导论
同样是机器学习的基础入门课程，来自上海交通大学电子信息与电气工程学院的课程，从机器学习的基础概念开始，深入浅出地讲解机器学习、数据挖掘等知识点。因为这门课程本身是大学本科的专业大课，中文授课，所以跟着课本进度走，学习的难度不大，课程讨论区里还有提供老师的课程讲义。
最后，想附上Demis Hassabis （Deepmind创始人，AlphaGo之父）的一句话，“不管比赛结果如何，愿人类创新的力量成为最后的胜者。”
人工智能的胜利，是人类更大的胜利。
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