个人如何自学人工智能技术-个人如何自学人工智能技术知识

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于个人如何自学人工智能技术的问题，于是小编就整理了2个相关介绍个人如何自学人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 自学人工智能需要学那些专业知识？
2. 如何学习人工智能？

自学人工智能需要学那些专业知识？

第一阶段前端开发 Front-end Development1、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应用开发版第二阶段核心编程 Core Programming1、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

首先你需要数学基础：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

其次需要算法的积累：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，比如你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；

然后，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；

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

人工智能入门需要掌握的知识有：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。

如何学习人工智能？

如果一个人想要学习一门技术，我不认为非要有什么基础才可以开始，开始学习人工智能的先决条件，那么首先将是对人工智能很感兴趣，还有就是确定要一直坚持下去，毕竟作为从业人员每天面对数据和算法是需要非常大的耐心，不会像使用应用那么爽。

在开发任何类型的项目之前，当然需要大量的研究Ai。了解数据流和最重要的算法知识非常重要。对数据进行分类，学会删除杂乱和不需要的数据以及有关数据的每件事的技术。

人工智能是基于两件事的。1. 算法2. 数据

在这里，可以使用J***a，Python，Matlab或R实现编程语言都无关紧要。关键是数据和算法。

因此，在开始使用AI之前，请确保您对数据和算法有充分的了解,最终从某一个功能数据延伸出你最擅长和喜欢的方向。

祝您能够有所作为，在行业里成功。

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[_a***_]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。

到此，以上就是小编对于个人如何自学人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于个人如何自学人工智能技术的2点解答对大家有用。

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