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Java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。

在学习人工智能时，可以从一些基本的课程入手，如机器学习、深度学习等，学习基本的理论和算法，同时从实际应用项目中学习，如图像处理、自然语言处理、增强学习等，可以加快对实际应用的掌握。 此外，人工智能的知识经常发生变化，所以学习人工智能时，要做到随时更新自己的知识，以免落伍。另外，在学习的过程中，也可以跟其他的AI开发者、爱好者交流，学习更多的经验，开拓自己的视野。

在学习人工智能的过程中，不仅要掌握相关的理论知识和编程技术，还要具备一定的思维素质，即要具备分析问题和解决问题的能力，以及熟悉实际应用的能力。此外，还要具备一定的创新能力，能够创造新的算法，以及使用自然语言处理技术拓展人工智能应用领域。

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：试图采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：根据数据的属性采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！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

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。

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，所以目前一些教育资源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！

这要看你想学习的目的，如果是想要成为人工智能工程师，那么就要学习如何写代码。比较建议入门选python，这个各种网课也很多。

最近也正好是疫情期间，有比较多的大块的时间。你可以去各种网课平台，选一门Python零基础的可，花1到2周的时间去了解基础的语法知识。

python因为使用的人很多，有各种非常便利的库，后期可以去github上多找找别人的分享。有基础的语言基础后，就可以开始上硬菜啦。想推一个私下比较喜欢，也比较老牌的课。是吴恩培老师的machin learning课，这个客不是仅仅从变成的角度来讲，还会教一种思维方式。因为上的人多了，这个课不仅有全中文的字幕，还有“学长”们整理的厚厚的笔记，都可以让你在学习中事半功倍。

上完这个课以后，可以再根据自己喜欢的方向，去了解一些细的分支，自然语言识别也好，图像算法也罢，兴趣才是最好的老师。只有有兴趣了，你才会愿意花很多时间去解决问题。问题被解决的时候的快乐，会让你觉得一切付出都值得。

如果只是想要了解这个行业在做什么，可以去看一些相关的演讲，和行业分享。演讲推荐去B站，有很多分享，包括对整个行业的认知，和一些小项目的私人分享，都是非常值得了解的。

不管你是想要进行哪种学习，自驱力都是很重要的。最简单的就是去做，如果你是写代码的方向，就去把日常生活中遇到的问题用代码解决掉。如果你只是想了解，那就把了解到的只是整理输出，写成文字或者做成视频。

总之，持续学习一定会有收获的。

人工智能包含的领域很广，包含深度学习，智能机器人，语言识别，视觉内容识别，搜索引擎等等，楼主可以先了解这些领域，然后选择一个自己感兴趣的领域去深入研究，本人认为学习人工智能要从以下几个方面入手

首先，要打好基础知识，人工智能领域涉及到的算法和知识点比较多，在学习人工智能之前好掌握好高等数学，统计学，计算机数据结构和算法，数据库等学科知识，平时也可以多看看相关论文，了解前沿技术。

其次，掌握好一门计算机语言，推荐python和c语言，平时得多实践，建议大学期间一家人工智能领域公司实习，多累积点项目经验，有利于楼主后续找到好工作。

最后，人工智能领域发展比较迅速，技术更新非常快，也是非常具有挑战性的领域，本人的老公一直在人工智能领域工作快十年了，工作之余需要自学很多新的技术，因此最重要的一点就是要保持一颗学习的心，不断提升自己

楼主能提出这样的问题，说明楼主非常有上进心，祝愿楼主通过自己的努力成为人工智能领域的专家