学ai人工智能,学习人工智能需要从哪些方面入手
学ai人工智能目录
学ai人工智能
1. 确定学习目标：在开始学习之前，明确你想要实现的目标是很重要的。AI是一个广泛的领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等许多子领域。确定你想要深入研究的特定领域，将有助于你制定一个更有针对性的学习计划。
3. 学习机器学习与深度学习：机器学习和深度学习是AI的核心领域。你可以通过阅读相关的教科书、参加在线课程、参与实际项目等方式来学习这两个领域的知识。
4. 学习应用场景：了解AI的应用场景也是很重要的。AI已经被广泛应用在许多领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。了解这些应用场景将有助于你更好地理解AI的潜力和局限性。
5. 参与实际项目：实践是最好的学习方式。尝试参与一些实际的AI项目，将有助于你更好地理解AI的实际应用，并提高你的技能水平。
6. 持续学习：AI是一个不断发展的领域，新的技术和算法不断涌现。保持对新技术的敏感性，并始终保持学习的态度，将有助于你保持竞争力。
学习人工智能需要从哪些方面入手
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。
其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。
并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用--机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。
人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。
其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。
常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。
推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。
谓词逻辑是演绎推理的基础。
结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。
由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。
可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。
启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。
典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。
近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。
机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。
知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。
推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。
如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。
为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
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。
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。
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。
学人工智能要求高不高？
学习人工智能是没有门槛要求的，人工智能现在已经开始踏足与各个行业领域，对于人工智能不仅仅是互联网巨头要努力的方向，国家对于这一块也是非常的重视，并且投入了大量的资本。
作为一名人工智能领域的工程师，是相当有前途的。
学习人工智能有什么要求吗？
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。
人工智能学习路线最新版本在此奉上：
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；
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，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。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。
在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。
毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。
人工智能学习的重点是机器学习：
1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
(随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
