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自學人工智能（自學人工智能可以找到工作嗎）

發(fā)布時間：2023-03-12 00:36:55 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 81 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于自學人工智能的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、北大青鳥設(shè)計培訓：學人工智能快速入門的方法？
2、沒基礎(chǔ)學人工智能難嗎？
3、人工智難學嗎？自學可以嗎？
4、自學人工智能需要哪些書？

自學人工智能（自學人工智能可以找到工作嗎）

一、北大青鳥設(shè)計培訓：學人工智能快速入門的方法？

很想學習人工智能，培訓班學費又太貴，家里條件不是特別好，不忍心用爸媽那點微薄的工資。

想通過自學人工智能找到一份好工作，養(yǎng)家糊口，改變一下自己的命運。

那么到底該怎么自學人工智能快速入門呢?當然可以，請看下文。

自學一般是通過看書、視頻入門，現(xiàn)在網(wǎng)上還是很多關(guān)于人工智能的知識的。

但是，毫不夸張地說，沈陽北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/發(fā)現(xiàn)很多零基礎(chǔ)小白自學人工智能如果直接通過看書，很容易云里霧里，可以說是一個人工智能入門從放棄的....毅種循環(huán)。

因此建議先去大概了解人工智能到底是什么，還有去招聘網(wǎng)站看看現(xiàn)在的企業(yè)到底需要什么樣的技能，有個大概的方向。

初學者最好通過視頻來學習人工智能。

比如吳恩達教授的機器學習，麻省理工的線性代數(shù)視頻等等...來我們北大青鳥官網(wǎng)看看人工智能到底要學什么。

二、沒基礎(chǔ)學人工智能難嗎？

負責任地說，沒基礎(chǔ)學人工智能不簡單。

首先，當前學習人工智能是不錯的選擇，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，整個行業(yè)領(lǐng)域會釋放出大量的相關(guān)人才需求。學習人工智能技術(shù)通常要根據(jù)自身的知識基礎(chǔ)來選擇一個學習切入點，對于初學者來說，可以按照三個階段來學習人工智能技術(shù)，分別是基礎(chǔ)知識階段、人工智能平臺階段和實踐階段。

人工智能技術(shù)目前有六大主要研究方向，其中計算機視覺、自然語言處理、機器人學和機器學習這幾個方向的熱度比較高，相關(guān)領(lǐng)域正在有越來越多的產(chǎn)品開始落地應(yīng)用，比如目前大型互聯(lián)網(wǎng)(科技)公司推出的人工智能平臺，多以視覺和語言處理為基礎(chǔ)進行打造。對于初學者來說，從機器學習開始學起則是不錯的選擇。

機器學習本身的定義可以理解為從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到一定的規(guī)律并予以應(yīng)用，所以機器學習也是目前大數(shù)據(jù)分析的兩種主要方式之一。學習機器學習需要有兩方面基礎(chǔ)，其一是數(shù)學基礎(chǔ)(線性代數(shù)、概率論)，其二是編程語言基礎(chǔ)，目前Python語言在機器學習領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛。初期學習機器學習知識并不會遇到非常復雜的數(shù)學知識，所以即使數(shù)學基礎(chǔ)比較薄弱，也可以學習。

機器學習的步驟涉及到數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應(yīng)用，所以機器學習的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而核心則是算法設(shè)計，因此要想在機器學習領(lǐng)域走得更遠，一定要重視數(shù)學相關(guān)知識的學習。實際上，人工智能領(lǐng)域的研發(fā)對于數(shù)學的要求還是比較高的，但是在人工智能平臺落地之后，基于人工智能平臺進行的應(yīng)用級開發(fā)(行業(yè)創(chuàng)新)對于數(shù)學的要求會大幅降低。

目前人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的培養(yǎng)依然以研究生教育為主，如果自學人工智能知識，通常需要較長一段時間，而且學習效果未必會得到保障，要想有較好的學習效果，最好能在崗位上邊用邊學，通常在一年左右就能夠入門。

三、人工智難學嗎？自學可以嗎？

人工智能不難

人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能不像其他編程一樣，需要一種特定的計算機語言去開發(fā)它。人工智能這塊領(lǐng)域包含了很多計算機這方面的技術(shù)。且聽我一一道來。

很多人知道，不管學習哪種編程，你的數(shù)學知識一定要好，而搞算法的那一群工程師數(shù)學水平則更是要猶有過之。

階段一-高等數(shù)學

人工智能的基礎(chǔ)，其中高等數(shù)學是必需必會的。而高等數(shù)學則包括數(shù)據(jù)分析、概率論、線性代數(shù)及矩陣、凸優(yōu)化等。良好的數(shù)學基礎(chǔ)，也是有利于以后同學們在后續(xù)的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內(nèi)容。同時對于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實現(xiàn)的。

階段二-python的高級應(yīng)用

需要對python的高級應(yīng)用。python語言在人工智能上有著不可或缺的地位。機器學習則是非常的復雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設(shè)置數(shù)據(jù)源及內(nèi)部和云部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數(shù)據(jù)管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕松。

階段三-機器學習

開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多復雜的算法，通過算法對數(shù)據(jù)進行分析和進行學習。然后對現(xiàn)實的情況作出判斷并對其進行回應(yīng)。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數(shù)據(jù)，然后進行算法分析，最后識別為文字顯示在你的設(shè)備上。

階段四-數(shù)據(jù)挖掘

進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進行收集分析。顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是對數(shù)據(jù)進行挖掘，通過算法對數(shù)據(jù)進行收集然后分析，模擬人的原始學習形態(tài)。而數(shù)據(jù)挖掘涉及到了很多的知識，比如數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學習、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)等。

階段五-深度學習

深度學習。深度學習則是機器學習的一個分支，是實現(xiàn)機器學習的技術(shù)，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應(yīng)用。從TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習概述、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)、自動編碼機，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)，小樣本學習技術(shù)等方面講解深度學習相關(guān)算法。

階段六-自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學和人工智能領(lǐng)域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們?nèi)祟惖莫氂械奶貦?quán)。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂并能處理自然語言。

階段七-圖像處理

圖片處理就是計算機通過獲取圖像并對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到各個領(lǐng)域。

收尾

而學習人工智能或者任何其他的東西，不是一朝一夕能學成的。而小編只是幫你們梳理梳理思路，不至于讓你們走岔路。而真正想要學精通，也需要你們自身的不懈努力和堅持。

四、自學人工智能需要哪些書？

1、人工智能算法方面:

《人工智能及其應(yīng)用》第三版、人工智能與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了~第一本感覺能簡單并且全面點。這類書其實很多可是。大多內(nèi)容都是重復的所以買一到兩本即可。

2、機器視覺算法方面:

《機器視覺算法與應(yīng)用》這本書講的大多都是工業(yè)化生產(chǎn)中機器視覺應(yīng)用。從內(nèi)容來說并不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。

3、機器人方面：