人工智能领域怎么入门？人工智能如何入门

初学者应该如何从零开始学习人工智能

此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习

有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。

有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。

“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。

这些不错的资源你可能也感兴趣:

PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）

TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）

YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk

深度学习

关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。

在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。

之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：

GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。

MITDeepLearning（深度学习）一书。

UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）

deeplearning.net教程

MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书

SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书

人工智能

“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。

来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。

大脑如何工作

如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。

JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）

G?del,Escher,Bach

我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

其他资源：

RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物)。

PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。数学

以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：

微积分学

KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）

MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）

线性代数

KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）

MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）

CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程

概率和统计

可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频

edxprobabilitycourse（edx概率课程）

计算机科学

要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。

如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。

要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。

其他资源

Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。

kaggle?–机器学习平台

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！

人工智能学习步骤

学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤：

1.确定学习目标：了解AI的基本概念和应用领域，确定自己想要学习的具体方向，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

2.学习基础知识：学习数学、统计学、计算机科学等基础知识，如线性代数、概率论、算法等。

3.学习编程语言：学习编程语言，如Python、Java等，掌握基本的编程技能。

4.学习AI算法：学习AI算法，如决策树、神经网络、卷积神经网络等，掌握各种算法的原理和应用。

5.实践项目：参与实践项目，如Kaggle竞赛、自然语言处理任务等，将所学知识应用到实际项目中。

6.持续学习：AI技术发展迅速，需要不断学习新知识和技能，跟上最新的技术发展趋势。

以上是学习AI人工智能的一些基本步骤，可以根据自己的兴趣和需求进行学习规划和实践。

ai入门学什么

要入门人工智能，需要掌握一些基础知识和技能。以下是一些入门人工智能需要学习的课程和基础知识：

数学基础：人工智能需要用到许多数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。这些数学知识对于人工智能的算法和模型的理解和应用至关重要。

编程语言：人工智能需要用到编程语言进行算法实现和模型构建，建议掌握Python或R语言等编程语言。

机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学习机器学习可以帮助理解和应用常见的机器学习算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。

深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，可以应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。学习深度学习可以掌握常见的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

几乎众所周知AI人工智能将会是下一个风口，普通人如何入门

谢谢邀请

在建议如何入门之前，请允许我用特别通俗易懂的语言讲解一下人工智能的由来和关键点，然后就会自然而然的明白普通人该如何入门。

1:人工智能的第一个关键字：学习

我们都大概知道，人工智能是学习人类思维，然后替人类做事情。那么你就可以发现一个问题：什么是学习？

上学时候老师和家长总是让我们好好学习，但是貌似从来没给我们明确说过，什么才是学习。在看答案之前，请自己先思考一下（我今年26，直到最近才明白什么叫学习）。

答案是：通过有限的例子，总结一套问题和答案之间规律的过程，叫做学习。这句话有两个很关键的点，第一是我们寻找到的规律就是知识、第二是学习不是记忆知识。（不展开写了，过两天会出文章，想了解的关注一下）

2:人工智能的第二个关键：为什么要发明它

我们可能都听过一句话，叫科学的尽头是神学。这句话是最伟大的科学家之一爱因斯坦说的。我们只有在理解他这句话才能明白为啥会有人工智能。爱因斯坦这句话肯定不是让我们去信奉宗教，而是阐明了科学家们的终极目标：寻找万事万物的答案。这个目标是不是和算卦的大师们的目标相似？

科学家在寻找万事万物答案的过程中，就发现这个答案太难寻找了，整个人类像一个三岁孩子，答案就像大海里面的一根针，仅仅依靠人类自己，寻找到灭亡估计也找不到答案。于是科学家就想发明一些能模拟人类思维的工具，加速人类寻找答案，这些工具就叫做人工智能。

3:普通人如何入门人工智能

第二个问题已经把人工智能的本质暴露出来了，人工智能仅仅是工具啊。普通人不具备编写人工智能的知识，整个人类也没有多少会编写人工智能的程序猿。我们要做的不是去编写他，而是要学会利用它，把他融入到我们目前的工作生活中，让它为我们提升效率，这样就可以入门人工智能了。比如我是个投标公司的，我可以用人工智能分析我在哪中标率最高。我是个开超市的，我利用它帮我分析我什么商品最容易搭配着卖出去，怎样进货能让我最赚钱但是压货最小。这些都是我们可以利用的点，通过使用人工智能入门，是最好最快的方式。