怎么自学人工智能技术-人工智能要怎么学

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于怎么自学人工智能技术的问题，于是小编就整理了1个相关介绍怎么自学人工智能技术的解答，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？

学习人工智能可以分成两大阶段：基础理论学习和实践编程。

第一步：学习人工智能知识，从机器学习、图像识别、自然语言处理等入门，覆盖基本的有关算法的知识，这是学习人工智能的基础。我们需要掌握机器学习、神经网络、深度学习等理论知识，并能够熟练地实践这些算法，以便在实际项目中使用它们。

第二步：开始实践编程。实践机器学习、图像识别、自然语言处理等人工智能领域的编程技术，并以此为基础结合实际应用场景，进行实践，熟悉实际中数据的处理，模型的训练和应用等实践能力，从而掌握完整的实践编程技能。常用的编程语言包括python，C++和J***a等。

总之，学习人工智能需要掌握的技能点有：课程的理论学习、编程技术的实践和数据的处理。除此之外，在实践过程中，我们还可以借鉴其他人的经验，加速学习进度，熟悉常见框架和开源库，以及其他人工智能项目等，以加快学习速度，提高实践能力。

不少专业的人士都指出了学习的知识体系，要学数学，概率统计，Python、TensorFlow，数据清洗、分析等，但看了这些你还是没法学好人工智能。

其实要学习或进入一个领域，不管是人工智能，还是VR、无人驾驶，都要有个基本套路：

首先学好人工智能，你的目标是什么？

1. 获得吹牛的谈资，那么你只需要关注一些公众号，譬如36氪、智东西、量子位，微博关注@爱可可-爱生活等。

2. 如果你是学生，想做相关的研究，那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程，然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》，书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家，后者还是Google主管研究研究的Director，再根据你感兴趣的细分方向，例如图像方面，就要学习计算机图像处理，语音处理相关，就要学习自然语言处理。

3. 如果你是工程师，向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去，例如推荐系统。最直接的方式，直接切入正题，通过问题去找相应的解决方案，通常你不是第一个遇到类似问题的人，用搜索引擎可以找到相应的技术文章，这些文章会给你介绍大概的基本框架，再根据这些框架和自己已有的特长去，判断该选择怎样的解决方案，例如github上一些比较不错的基于python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了，因为多少都会涉及一些编程，所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法，才能有所心得。

下手后你有了感性认识和手感，你就可以判断要不要深入进去了，如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效，是否还有更好的方案，这个时候请重复学生学习的过程，学习一下基本原理，推荐台湾李宏毅老师在B站的课程，讲的比较生动有趣。

1、掌握一些数学知识，比如说，高数，概率论，数理统计等，还有常见的算法等

2、掌握一门编程语言，比如说Python，在人工智能这方面用的比较多；

把学校的课余时间充分的[_a***_]起来，学习技术，到达企业的要求，那些数学知识得靠自己多练习；

想学习Python的话，可以到“ 如鹏网 ”上去看一下，有详细的课程体系，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，把课余的可支配的时间充分的利用起来，也有更多的时间来练习，夯实基础；

以前在如鹏网上学习的时候，也有很多是利用学校的课余时间来学习的，大二大三就开始工作了，拿着薪资上大学，积累工作经验，等到毕业去找工作的时候，完全不一样了

有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的，而且每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，为以后的面试做准备，毕业前，老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”，并对每位同学的就业全程进行指导。

有新的课程更新了，也是可以继续免费申请了来学习的，有详细的课程体系，可以看一下；

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

1. 非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

2. 监督式学习中常见的有：

• 回归算法：试图***用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。
• 决策树学习：根据数据的属性***用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）
• 深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体***有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜***都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

到此，以上就是小编对于怎么自学人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于怎么自学人工智能技术的1点解答对大家有用。

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