大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于好学人工智能，那儿学人工智能这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？
谢谢邀请，零基础真不好界定，学习人工智能零基础可以从学习Python开始！
要想学好的话最重要的两方面要注意：
1.学好Python
软件开发技能最好的学习方法就是做实战小项目，边做边学习相关知识点，我的头条号上就有许多我录制的上课视频，就是一直用案例与项目去教学生学习的，效果还不错。
2.掌握数学与统计基础，尤其是统计
不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好，计算机相关专业的话应该也学过高数、线性代数、概率统计吧，就看学的怎么样了！
3.Python在数据科学领域是霸主
数据岗位发展方向，都是比较新型的职位，数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等，从数据分析员、初级数据分析师（就是表哥表姐哦）入行，逐步发展！
我们选择发展方向要顺势而为，目前人工智能、大数据、数据分析与挖掘无疑是发展方向，选准了深耕下去就行了，不管怎么样Python是非常值得投资的方向，希望能够坚定你的信心，需要更多相关资源可以关注头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关视频，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等。
人工智能的深度学习是什么意思？好学么？
我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。
人工智能首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“弱人工智能”。其中：
弱人工智能希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。
强人工智能希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。
AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。
所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。
机器学习机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
目前的机器学习可以分为三大类：
（1）有监督的学习
数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：
a.二元分类
简单粗暴地理解，即让AI做是非题
b.多元分类
可以理解为，让AI做选择题
c.回归分析
可以理解为，让AI做计算题
（2）无监督的学习
从现有数据并不知道预测的答案，无预测目标（labels）。
（3）强化学习
通过定义的动作、状态和奖励不断训练，使其学会某种能力。
机器学习有一个很有意思的技术，叫做人工神经网络。
人工神经网络（ANN：ArtificialNeuralNetwork）是一种模拟人脑神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。它可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。
通过这两张图的对比，我们可以看到，机器学习中的人工神经网络很好地借鉴了人类神经网络的特点，是一种非常有意思的仿真。
深度学习而深度学习是一种特殊的机器学习，是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习能直接对大量数据进行表征学习，来替代手工获取特征。深度学习与传统机器学习最主要的区别在于：随着数据规模的增加其性能也不断增长。引发深度学习热潮的一个标志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研发）击败了李世石九段。
相应的，深度学习有一个非常重要的技术，叫做卷积神经网络。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种典型的深度神经网络，它避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
总结最后，我们用一张图来梳理一下人工智能、机器学习、深度学习的关系：
初中毕业学人工智能发展好吗？
回答了:
应是可以的，只要努力，下决心，什么事都可能发生。智能是一门新学科，随着时间推移，科学会越来越进步，智能科学也进入了各个领域，它是一个新的革命，能使人类减轻了劳动强度，效力，生产力的提高，前程不可估量，美好。至于说初中毕业生学习人工智能会有什么阻力，能力不足，这个是肯定的，那样的话也只有边学边干，多找老师指导，并加强智能方面的学习。知识就是生产力，是推动社会发展的动力。跟上形势，潮流，社今更进步，明天会更好!
人工智能和纯数学哪个难学
据在两方面都有接触的人表示，还是数学难学。计算机方面的难题其实总有方法解决，只是要追求高效率、高速度的算法以及受硬件的约束，而数学不同，一个命题可能几个世纪也解决不了。
国内著名程序员当中有不少是数学系出身的，象王江民，鲍岳桥（或者是简晶，记不清了）。数学是大多数人心中永远的死结
文章到此结束，如果本次分享的好学人工智能和那儿学人工智能的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！