智能科技是怎么培訓(xùn)的，從零開始如何學(xué)習(xí)人工智能

來源：整理時間：2023-05-09 19:16:25 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，從零開始如何學(xué)習(xí)人工智能

人工智能并不適合零基礎(chǔ)的朋友學(xué)習(xí)。首先也是最重要的，是這一行有學(xué)歷門檻。建議至少應(yīng)該是計算機(jī)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計學(xué)在讀或已經(jīng)入行。否則，就算你學(xué)會了，就業(yè)市場也不會承認(rèn)你的行業(yè)資質(zhì)。從事人工智能行業(yè)，例如成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，至少需要碩士學(xué)位，而且博士更吃香。其次是技術(shù)上的難度，人工智能需要高等數(shù)學(xué)（如偏微分）、線性代數(shù)及統(tǒng)計學(xué)知識，以及熟練掌握python等編程語言。對于行內(nèi)人這些并不困難，但對零基礎(chǔ)者可能會有難度。

自學(xué) 多看看和別人多學(xué)習(xí)學(xué)習(xí) 再看看別人怎么說的。

從零開始如何學(xué)習(xí)人工智能

2，怎么學(xué)習(xí)人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

怎么學(xué)習(xí)人工智能

3，要怎么學(xué)習(xí)人工智能

人工智能是一個包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計算機(jī)的知識、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。人工智能學(xué)習(xí)路線最新版本在此奉上：首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析；其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；算法很多需要時間的積累。然后，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件，一些電類基礎(chǔ)課必不可少；人工智能一般要到研究生才會去學(xué)，本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已，畢竟需要的基礎(chǔ)課過于龐大。剛才提到的這些學(xué)科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識有了一定的基礎(chǔ)的時候再看相關(guān)知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關(guān)鍵是要有自己的思考，不能人云亦云。畢竟，人工智能是一個正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學(xué)科。人工智能的首選語言是Python，因此大家一定要學(xué)好Python語言。人工智能學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)：1、斯坦福大學(xué)公開課：機(jī)器學(xué)習(xí)課程2、數(shù)據(jù)分析競賽kaggle3、Deep learning-author Joshua Bengio機(jī)器學(xué)習(xí)書單python實(shí)戰(zhàn)編程1、Python for Data Analysis2、SciPy and NumPy3、Machine Learning for Hackers4、Machine Learning in Action

高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。

這個太籠統(tǒng)了，看書、看視頻、自學(xué)、報班都是方法啊。當(dāng)然你也可以去湖南自興人工智能培訓(xùn)基地進(jìn)行學(xué)習(xí)。

學(xué)習(xí)人工智能需要具備最最最總要的是學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)能力，畢竟是前沿科學(xué)行業(yè)，其次才是數(shù)學(xué)知識和編程能力，數(shù)學(xué)知識如果你是做學(xué)問做算法突破，那么對于你的數(shù)學(xué)能力要求是相當(dāng)高的，如果是做工程等，數(shù)學(xué)這塊要求并不高，大概大專文化水平就行。而編程能力是后面長期累積的，這個不是必要條件。

要怎么學(xué)習(xí)人工智能