如何学习人工智能?可以自学吗?

如何学习人工智能？可以自学吗？~

随着社会的发展，人工智能是未来大势所趋。我们也应该与时俱进不断地更新自己的知识。那我们该如何学习人工智能呢？因为人工智能在社会上并没有所谓的课程，我们可以向学习知识一样来自学人工智能。
机器学习所谓的人工智能就是机器代替人类来做事情，比如说以前做蛋糕是人工打鸡蛋打发蛋白，耗时长和人力成本高，而现在我们只需要一个机器就可以代替我们做所有的事情，成本低，而且花费时间就短生产效率大大就提高了。这就需要，我们去学习如何操作机器去了解机器的每一个零件代表什么意思，看懂说明知道如何去控制机器。

深度学习人工智能的出现，其实也是人类生产制造它的结果，而如何去生产制造他来达到我们想要的目的，这样就让我们去深度学习关于这个人工智能机器的知识，广泛应用知识来面对人工智能。因为人工智能是一个前所未有的东西，待开发的区域也还有很多，所以我们只能通过不断地学习来提高自己，从而提高我们的人工智能，这是一环扣一款环的缺一不可。

数据处理人工智能的背后，其实是一堆数据。而不同的处理方式，会导致这些数据会有出入，我们要想具体达到人工智能去做某一种，目的就要对应的去做数据处理。而数据处理并不像我们打扫卫生扫地如此简单。他需要经过算术反复的试验来得出最终的数据，所以数据处理是非常严谨的，这也是我们学习人工智能的必要之一。

人工智能的学习建议从简单的开始，因为如果从最难的部分开始的话，这是一个我们未涉及过的领域。我们会有可能觉得非常的气馁甚至去放弃，所以就好像我们从一年级一直到我们大学逐步渐进。在过程中不断制定小目标，让自己慢慢地自学成才，慢慢地学懂人工智能。

1. 寻找一些免费的书籍。
Shival Gupta分享自己初学AI的经验时，强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。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，（C / C ++）和数据结构。
人工智能从业者相信，任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。
例如，C++的所有设置都优于Java或Python，并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面，Python有一个非常好的FFI，并且经常与C或C++结合使用。与此同时，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，如何使用取决于你想要做什么。
一般的共识是，必须熟悉一些流行的语言，如Python，它有一个很好的工具箱/库。

当然可以自学。人工智能作为新时代科学飞速发展的产物之一，他的出现极大的便利了人们的生活，提高了人们对生活的体验。作为新兴的产业之一，会有很多小伙伴对其产生浓厚的兴趣，那么今天就让我们来讲讲如何学习人工智能，顺便分享几个学习人工智能的网站以供大家参考。

首先，人工智能属于计算机的一个分支，他是科技发展的重要产物，同样也是科技强大的体现。如果决定想要学习人工智能，当然不论是学任何东西。第一步就是要先了解你所要学习的具体是什么东西。就拿人工智能来举例，我们要先了解这一领域以及一些相关的基础知识。

一、人工智能是什么？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。当我们在了解了基础的知识后我们还要对其进行下一步定义，就是我们为什么要去学习这项专业也就是我们要拿他去干什么？也就是明确目的性。

人工智能

你的目的是什么？是想要做基础的学术研究、比较感兴趣简单的进行了解还是说当成一个具体的就业方向，然后想明白这个问题我们再去根据他来进行有重点地去学习这项专业。像人工智能他的方向可能会有很多例如：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

选择相关的带着目的地去进行学习，这样是最有效率的。

好了，接下来由我来分享几个有关学习人工智能的网站

网站一：美国人工智能协会（网址： http://www.aaai.org/ ）

美国人工智能协会官网

作为美国一个非盈利性的科学社团组织，主要致力于让机器产生智慧思考和智能行为的研究。此外，提升公众对人工智能的理解，对人工智能实践人员的教学和培训，为人工智能领域的研究者和投资者提供指导等也都是AAAI的实践内容。

网站二：智能代理家园(Agentland 网址： http://www.agentland.com/ ）

智能代理家园(官网

智能代理是人工智能的应用领域之一，在中学人工智能课程教学中，适当介绍智能代理的基本概念和工作原理，并让学生与智能代理实例进行交互操作，能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服务，并且将由对智能代理的亲身体验，而产生对人工智能课程学习的浓厚兴趣。PS：可以当作入门学习的基础。

好了以上就是对人工智能的基本了解与自学方法，感兴趣的小伙伴可以去学习一下。

学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
2、人工智能专业应用领域

应用领域是很广泛的，主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等，当然想要在这些领域有所发展，还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容，保证使用过程中，有一定的理论来支撑。

3、人工智能就业前景

随着智能化的发展，人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及，把技术应用于物联网、大数据等行业，所以就业需求会不断扩大，我们也将会频繁与智能体互动和交流，这也是未来社会生产环境的发展趋势，需要我们去迎合时代发展的需要。

随着人工智能的不断发展，对我们提出了新的要求，所以相关的人工智能基础内容，一定要学习起来，掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，学习人工智能专业的学生也会越来越多，相关技能的教育，也会迎来更多发展机会。

人工智能AI（智能科学与技术）专业是一门与计算机科学与技术、控制学、软件工程以及统计数学等传统专业密切相连的新兴学科，是计算机学科研究的一个方向的延伸，还与信息学密切相关。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域涉及机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等高科技领域。
学习人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能门槛比较高，需要积累，如果你有这方面的天赋，可以去尝试。

当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。零基础的话，还是建议选择专业的互联网职业教育院校进行深入系统的学习。

人工智能简单来说就是一串代码，想要学习人工智能就要去学习电脑相关的知识，然后通过你学习的知识去创造人工智能的代码，最终实现人工智能。

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