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人工智能怎么自學(xué)（人工智能怎么自學(xué)好）

發(fā)布時間：2023-03-12 19:08:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 150 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能怎么自學(xué)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、從零開始如何學(xué)習(xí)人工智能？
2、人工智能怎么學(xué)
3、如何學(xué)習(xí)ai
4、如何學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)？

人工智能怎么自學(xué)（人工智能怎么自學(xué)好）

一、從零開始如何學(xué)習(xí)人工智能？

人工智能并不適合零基礎(chǔ)的朋友學(xué)習(xí)。

首先也是最重要的，是這一行有學(xué)歷門檻。建議至少應(yīng)該是計算機/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計學(xué)在讀或已經(jīng)入行。否則，就算你學(xué)會了，就業(yè)市場也不會承認(rèn)你的行業(yè)資質(zhì)。從事人工智能行業(yè)，例如成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，至少需要碩士學(xué)位，而且博士更吃香。

其次是技術(shù)上的難度，人工智能需要高等數(shù)學(xué)（如偏微分）、線性代數(shù)及統(tǒng)計學(xué)知識，以及熟練掌握python等編程語言。對于行內(nèi)人這些并不困難，但對零基礎(chǔ)者可能會有難度。

二、人工智能怎么學(xué)

人工智能的學(xué)習(xí)方法如下：

（1）將高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識學(xué)透

從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等等入門，只有打好了基礎(chǔ)，后面才好學(xué)，不能沒有邏輯的看一塊學(xué)一塊。

（2）學(xué)好python

python具有豐富和強大的庫，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。這也是人工智能必備知識。

（3）掌握機器學(xué)習(xí)算法（重點）

對于機器學(xué)習(xí)算法，不僅要了解，還要會用。

（4）提升學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法

當(dāng)?shù)谌酵瓿傻貌畈欢嗟臅r候，相信你已經(jīng)進入這個領(lǐng)域了。因為機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉的學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、算法復(fù)雜度等多門學(xué)科。是AI的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。后續(xù)就可以學(xué)習(xí)如下圖所示的內(nèi)容。

（5）實際項目試煉

人工智能的學(xué)習(xí)過程，不能缺少實際項目應(yīng)用的操作。當(dāng)你深度學(xué)習(xí)都學(xué)完之后。就可以找一些實際的例子來實驗一些你的學(xué)習(xí)成果。

推薦算法是計算機專業(yè)的一種算法，就是利用用戶的一些行為，通過一些數(shù)學(xué)算法，推測出用戶可能喜歡的東西，在AI種起到一定的判斷作用。

三、如何學(xué)習(xí)ai

想要零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)AI，首先來了解一下AI是什么？

Adobe illustrator，常被稱為“AI”，是一種應(yīng)用于出版、多媒體和在線圖像的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)矢量插畫的軟件。該軟件有圖形圖像編輯處理、網(wǎng)頁動畫、向量動畫制作等功能，主要應(yīng)用于海報書籍排版、印刷出版、專業(yè)插畫、多媒體圖像處理和互聯(lián)網(wǎng)頁面的制。

在了解了AI這款工具的作用之后，我們再來學(xué)習(xí)如何使用AI。在這里分享一個不錯的UI設(shè)計學(xué)習(xí)AI的教程，

6、AI二方連續(xù)、四方連續(xù)、注意事項：以一個紋樣為基礎(chǔ)，想不通的方向做不同的排列稱為連續(xù)，以這樣的方法達(dá)到設(shè)計的效果。

以上通過一些簡單的案例讓大家了解AI，我們還需要深入學(xué)習(xí)、加強練習(xí)、多實際運用，才能讓這個工具協(xié)助我們更好的完成設(shè)計工作。

四、如何學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)？

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。

2、機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進而解決實際的應(yīng)用問題，是人工智能的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機、聚類等。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

4、深度學(xué)習(xí)。簡而言之，深度學(xué)習(xí)就是包含多個中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計算力飆升推動了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例。在深度學(xué)習(xí)框架下，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于各種應(yīng)用場景，并取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例，包括深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

6、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能。深度學(xué)習(xí)既有優(yōu)點也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的補充。這一模塊覆蓋了與深度學(xué)習(xí)無關(guān)的典型學(xué)習(xí)方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學(xué)習(xí)、知識圖譜等。

7、應(yīng)用場景。除了代替人類執(zhí)行重復(fù)性的勞動，在諸多實際問題的處理中，人工智能也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智能技術(shù)在幾類實際任務(wù)中的應(yīng)用，包括計算機視覺、語音處理、對話系統(tǒng)等。

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