人工智能应该怎么学？
人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。
第一点学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二点学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三点实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。
人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。
要想系统的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践(课题研发)来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
一、编程语言
编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习python语言，一方面原因是python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是python语言有丰富的库支持。目前python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
二、算法设计基础
目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
三、人工智能基础
人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。
随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
人工智能学习最佳途径：
1、寻找一些免费的书籍
寻找一些免费的ai书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。peter norvig和stuart j. russell所著的《artificial intelligence: a modern approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等)，而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人， ian goodfellow、yoshua bengio和aaron courville 所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。此外，可以看看《logic for computer science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。
2、熟悉python，数学知识
第一步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，python或者r语言都可以，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习python语言，因为python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把python基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样自定义函数等;
第二步：你需要补习数学知识，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵活运用创造新的算法模型。
3、机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看coursera的andrew ng机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
(1)有关ml算法的简要概述，查看这个tutsplus课程“machine learning distilled”。
(2)“programming collective intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ml 算法在python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
(1)perer norvig 的udacity course on ml(ml udacity 课程)
(2)tom mitchell 在卡梅隆大学教授的 another course on ml(另一门ml课程)
(3)youtube上的机器学习教程 mathematicalmonk
4、计算机科学
要掌握ai，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读 dive into python 3 (深入python 3)这本书，你在python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质 - 看这个经典的 mit course (mit课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 cs -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。
你可以去看下菜鸟窝的人工智能特训营免费公开课，能更好地了解机器学习学习路线，以及清楚自己的定位，并且知道自己要学哪些东西~
baidu一下菜鸟窝就有了
1.高等数学基础知识
首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
2.有一定的英语水平
试想，如果你连基础的英语单词都看不懂，还怎么写代码呢?毕竟代码都是由英文单词组成的。所以啊，把英文水平提升上来吧，这个非常非常重要的。
3.Python
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
另外，还要提到的一点是：机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。
千锋的优势突出：
1、是业内仅有的一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”的政策，让学员更真实地了解学校、了解自己是否适合做开发;
2、0学费入学，工作后分期还款，学员毕业能找到好工作;
3、权威资深师资阵容，业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内知名专家及企业技术骨干组成;
4、自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学相结合，课程内容紧贴当前前沿实用技术和企业实际需求;
5、企业级项目实战训练，让学员参与真实的企业级项目研发，然后让学员毕业后就能独立设计开发自己的上线项目。
你好，一、人工智能，是新兴学科，目前还没能完整的定义和定位。 从中国人工智能学会，我们可以看出，人工智能涉及的学科非常广泛。在2017年智能科学与技术一级学科论证会上，经多次论证取得共识的5个二级学科是：脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统。有专业细分领域，也有统合系统方向的研究，是融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的交叉学科领域。 二、人工智能的直接支撑学科：电子、计算机、机械、材料。 图是一个全国前三的留学机构公布的每年中国学生留学美国 300 所大学理工科专业申请选项，非常明显人工智能的直接支撑学科电子、计算机、机械、材料学科，占据了理工科比例的 70% 以上。 事实上中国本科专业中还没有这个专业，即使在美国人工智能排名第一的名校卡内基梅隆大学，也不存在一个专业叫人工智能，因为卡内基梅隆大学每个专业：计算机科学、计算机工程、数字金融、信息管理、数字媒体等等都声称自
这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战
现在学人工智能前景很好，现在正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。首先要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
人工智能都学习哪些方面的知识?
答：高等数学 微积分基础、多元函数微分学、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论、形式逻辑 编程算法 逻辑回归算法 Softmax回归算法 SVM支持向量计算法 SMO优化法 机器学习 深度学习 深度学习 语言处理 数据挖掘
人工智能应该怎么学?
答：人工智能所需要学习的技能有以下这些 ①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的...
怎样学习人工智能?
答：现在人工智能非常热，很多同学也想学习.但是，最初总是感到困惑，不知道怎么学习，人工智能很难，自己可能学不到.接下来，金投小编将介绍如何学习人工智能 学习AI的大致步骤:(1)了解人工智能的背景知识 (2)补充数学和编程知识 .(3)熟悉机械学习工具库 (4)系统学习AI知识 (5)动手制作AI应用程序 ...
高中生如何学习人工智能?
答：高中生学习人工智能需要掌握一些基础知识，例如数学、计算机科学和编程。以下是一些建议：1.学习数学：人工智能需要大量的数学知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。因此，高中生应该努力学习这些数学课程。2.学习计算机科学：人工智能是计算机科学的一个分支，因此高中生应该学习计算机科学的基础知识，...
人工智能怎么学
答：4、实践和探索：学习人工智能要注重实践和探索，实践是检验理论知识的最好方式，可以通过开发代码或参与项目等方式来增加实践经验。5、关注前沿技术：人工智能领域的技术变化非常快，要时刻关注新技术，如GAN、BERT、YOLOv5等，保持前沿的知识和技术洞察力。
人工智能应该怎么学习?
答：机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的核心技术，学生需要学习如何使用这些技术来构建和训练智能系统，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等方法，以及卷积神经网络、循环神经网络等模型。自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，主要研究如何实现人与机器之间的自然语言...
人工智能如何学习?
答：NLP技术巅峰 - 掌握热门的NLP技术，成为市场上的NLP工程师，年薪可达30K以上，引领人工智能的新潮流。CV视觉奇点 - 从计算机视觉基础出发，掌握目标检测、分类和跟踪等技术，向CV工程师岗位迈进，薪资超过20K。学习计划不仅需要一张清晰的时间表，如黑马程序员提供的就业班时间安排，更要根据个人进度定制。...
学习人工智能主要学习哪些课程?
答：第二点学习编程语言 人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。...
学习人工智能都需要学哪些知识?
答：4.哲学和心理学：何为智能?就是人类如何认知，如何学习。这些问题都应该由哲学和心理学来回答。5.高等数学：人工智能需要大量的公式运算，对高等数学的运用非常之多。在学习过程中，我们应当先看看人工智能的基本书籍。建议先在大脑中有一个大概的概念结构，然后再决定走那个分支，补充哪些知识。除了看各种...
人工智能需要学什么?
答：人工智能专业主要需要学：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、...
