人工智能技术怎样学-人工智能技术怎样学好

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术怎样学的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术怎样学的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何学习人工智能？

如何学习人工智能？

人工智能是我的主要研究方向之一，同时我也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

人工智能是近几年科技领域的热点，随着大数据的不断发展，机器学习（包括深度学习）得到了一定程度的发展，目前在自动驾驶等领域已经有了较为广泛的应用。相信随着物联网、大数据和云计算的落地应用，人工智能领域将会陆续释放出大量的发展机会，所以当前不少大型科技公司都陆续开始布局人工智能领域，市场也因此需要大量的人工智能专业人才。

由于人工智能人才的培养周期比较长，对于基础知识的要求比较多，所以早期的人工智能人才培养仅在研究生阶段开展，但是随着市场对于人工智能人才的需求量在持续增加，所以目前一些教育***比较丰富的高校也陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业。

对于人工智能的初学者来说，要想入门人工智能专业，应该从以下几个方面入手：

第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。

第二：了解人工智能的研发内容和研发方法。人工智能的研发虽然经过了六十多年，但是目前依然处在行业发展的初期，当前机器学习、计算机视觉和机器人是比较热门的领域。在学习这些具体知识之前，首先应该对人工智能有一个整体上的认知过程，通过了解人工智能的发展历史是一个不错的途径。

第三：从大数据入手。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

我是16年转向机器学习开发。我讲一下我的转换过程和学习方法，希望对大家有所帮助。开发阶段：首先，AI开发目前来说基本可以等价于机器学习，机器学习里包含深度学习。选择一门机器学习的开发语言很重要，我选择是python，原因是数据处理功能强大，对机器学习支持广泛和开发入门快。基础学习阶段：

1. 学习了python的基础
2. 爬虫开发
3. pandas数据处理
4. python可视化开发

1. 学习算法，从最基础，最重要的开始。最小二乘法，贝[_a***_]，逻辑回归，决策树。
2. 学习机器学习流程，预处理，特征工程
3. 学习应用scikit-learn来建模训练数据
4. 在kaggle上找个比赛题目，下载数据放入sk-learn中去实战
5. 学习神经网络，深度神经网络，卷积神经网络
6. 在kaggle上找个比赛题目，应用神经网络去训练

到此，以上就是小编对于人工智能技术怎样学的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术怎样学的1点解答对大家有用。

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