人工智能技术路线推荐书-人工智能技术路线图

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路线推荐书的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术路线推荐书的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何学习编写人工智能软件？
2. 机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

如何学习编写人工智能软件？

现在人工智能主要指的是机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式实现的。

机器学习知识主要有三大块：

1，传统的机器学习算法，如决策树、随机森林、 SVM等，这些称为传统机器学习算法，具有深度学习的特点。

2，深度学习，指的是深度神经网络，可以说是目前最重要的人工智能核心知识。

3，强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。

题主如果没有经过系统的学习想要直接编写运用了人工智能技术的软件，那显然是不可能的。

我的答案就是如果题主没有编程的基础，那么不妨先补充一些数学或者编程方面的知识。

1，人工智能的学习在入门的阶段需要用到高等数学、线性代数和概率论的知识。

2，学习python，Python是一种比较容易学习和使用的编程语言，机器学习领域使用最多的编程语言就是Python。

最后附一张黑马的Python人工智能学习路线图。

我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。

首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……

所以，没有明确一个具体的方向。

编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。

但是，现在因为人工智能的火起来的python语言，就有很多人学习它，也有很多人说它语法简单，易学易上手，这个说法没错。也有人说它是新手学习最好的语言。确实，没有严谨的语法，可以说是“为所欲为”。JAVA写100行代码，它可能只需要写20行。

只不过，我还是说说我想说的主角吧！它是C语言，为什么是它的，因为你只有学会它，再学C++和JAVA就容易得多，可以说很快带你成为一名程序员。当然，不是绝对的。

而学习python也并非不可，只是它不同与C/C++和JAVA。学会以后，再回头看C，感觉不是一个世界的。

现在大学都是以C语言为专业基础语言，你不妨可以先从它下手。

希望这份答案能对你有帮助。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。

如果当前要想编写人工智能软件，通常有两种路线，一种路线是自己完成人工智能算法的设计和实现，同时完成最终的软件编写（场景落地）过程。以开发机器学习的落地应用软件为例，开发者可以自己完成数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证等一系列步骤，然后最终完成算法应用。这种开发路线对于开发人员的要求相对比较高，而且开发周期也相对比较长，好处是可以根据应用场景进行更加灵活地调整。

另一条开发路线是基于已有的人工智能平台来完成人工智能软件开发，***用这种方式对于开发人员的要求相对低一些，开发人员只需要根据场景的要求把相应的功能集成到软件中就可以了，这种开发方式也会有相对比较短的开发周期。在生产环境下，***用基于人工智能平台进行软件开发是比较现实的选择，也会快速推动人工智能技术的落地应用。

对于基础比较薄弱的初学者来说，要想快速掌握人工智能软件的编写，可以先从学习人工智能平台开始。当前大型科技公司纷纷开放了自己的人工智能平台，这些人工智能平台大多基于计算机视觉和自然语言处理技术打造的，相关技术也有大量的落地应用案例可以参考。

学习基于人工智能平台的开发，可以按照三个阶段来组织学习***，首先要学习编程语言，目前从Python语言开始学起是不错的选择；其次是学习人工智能平台的体系结构和功能（API）；最后是进行场景实践练习。

我从事互联网[_a***_]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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能系统是一个相对复杂的智能化系统，一个具有特定任务的智能化系统通常由若干个子系统组成，同时又是一个多领域、多专业、多团队或人员相互协作的系统工程。单就软件系统建设而言，以编程为例，一个智能化系统的软件系统，除了要有控制整个系统协调工作的系统程序外（如操作系统，数据库系统等），还需要对相关的硬件（如机械手，或流水线等逻辑部件或设备）实施控制程序编程，通常是一些实现某个特殊功能的专用控制程序。作为一个智能化系统的团队成员之一，掌握一门或两门计算机软件的基础理论和编程技巧是必须的。如果你能熟练掌握ASM和C（例如C++），想必你就能成为一个智能化系统建设团队中的中梁砥柱。祝你成功！

机械工程及自动化专业本科毕业生转人工智能学习路径应该是怎样的？

楼上有的我就不再重复了，理论知识是无论如何都要学好的，我来补充一下我的观点，首先我觉得题主应该先要考虑清楚自己想要做什么，人工智能是一个很宽泛的概念，现在它涉及到的主要领域有，图像处理与识别，自然语言处理，语音识别等等，我觉得楼主应该好好的去了解一下这些，然后找到自己感兴趣的领域，然后集中精力去学，毕竟人没有三头六臂，每个人的精力都是有限的，以上为我浅薄的建议了。

首先我们来了解一下人工智能，机器学习和深度学习的关系，人工智能是最早出现的，包含了后两者；其次是机器学习，包含了后者；深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动，所以要学习人工智能，免不了要学习后面的两个内容，对于机器学习，你可以看一看吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，一边学一边做，看完并且做完上面的练习之后就基本上是入门了，对于深度学习，我也没怎么开始，可以好好的看看deep learning这本书。

要转人工智能，从哪里入门呢，我觉得还是得从基础的理论知识开始学起----机器学习以及深度学习，那么他们三者之间关系是怎么样的呢，从下面的图片中我们可以看出人工智能是最外层的，而机器学习在次外层，是一种实现人工智能的方法，深度学习在最内层，是一种一种实现机器学习的技术，也是目前人工智能的核心所在，正是因为深度学习的火热，才将人工智能带的这么火热。所以我建议先学机器学习，然后再学深度学习。

那么机器学习又该从哪里学起呢，我建议先看一下吴恩达老师在coursera上的maching learning课程，楼主是工科专业，应该是学过C++的，我就默认楼主有编程基础了，这门课程的用的语言是matlab，有一定编程基础的学起来应该是比较简单的，听完课，并且完成他的课后练习，效果应该是还是不错的，书籍的话我推荐周志华老师的西瓜书，这本书还是很不错的

另外觉得实战不够的话，可以看这本书---机器学习实战，用的是python

深度学习的话，可以看deep learning这本书，如下图所示

学习深度学习理论知识的同时，还可以一边学习tensorflow，学习tensorflow的书籍也是有的，不过官方的文档就够用了，边学理论知识边用tensorflow搭建神经网络，做一做小实验，加深自己的理解。

我也是正在学习中的学生，所以只能说到这了，希望能帮到你，码字不易，望多多点赞

到此，以上就是小编对于人工智能技术路线推荐书的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术路线推荐书的2点解答对大家有用。

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