大家好，关于初学人工智能很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于初学人工智能难吗的知识，希望对各位有所帮助！
本文目录
学人工智能需要哪些基础？
说到人工智能，这些方面的知识肯定都有涉及，包括数学、机器学习、人工神经网络、深度学习等。对于这些知识的了解，我会推荐相关的书，同时做一些说明。
推荐之前，说下自己的看法。我觉得搞技术都有两个方向，一个是基础研究，另一个就是工程应用，人工智能也是如此，后一种对于前一种相对来说要简单一些，但是不管是哪个方向的，对相关基础都了解是必要的。
废话完了，上干货。
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数学基础线性代数
这本书由浅入深，介绍了向量等基础概念，同时配有很多例子，对线性代数中基础的理解有很大帮助。
概率论
这本书同样配有大量例子，相对于同类书籍来说，也更加好懂一些。
数理统计
这本书是陈希孺院士写的，这本书介绍了统计的基础概念，提醒我们用统计的观念去看这个世界的事物，学会用统计的知识分析这些事物。
最优化理论
这本书同样重在讲实际中的应用，很多机器学习的方法也都出自这本书。
信息论
这本书干货很多，讲明白了信息论中的各个基本概念，但是要有一定的数学基础，看起来才比较顺畅。
机器学习这是一本导论，可以从比较高的地方来看这本书，对机器学习有个全面的认识。本书中讲了机器学习中的大部分方法的思想、好处以及坏处，同样，给出了很多好懂的例子供读者理解。
人工神经网络《MachineLearning:AnAlgorithmicPerspective》。这本书对感知器、自组织映射等常见的神经网络算法都有专门的介绍，介绍的时候，作者倾向于对算法原理的比较直观的解释，对神经网络的初学者来说有一定的好处，能促进对神经网络的理解。
深度学习这本书出版比较早，基本上讲明白了深度学习的发展，书中主要介绍了一些早起的模型，所以说，这本书对初学者也是一个不错的选择。
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你如果要学习人工智能，上面的相关知识早晚会碰到。我这里列举出来的都是相对来说对初学者友好的。当然，不是要你全部看完了再去使用，而是要边看边实践，这样才能加深你对人工智能的理解。
学习的时候一定要带有目标性，不然的话，你可能在看基础的时候就蒙圈了。
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学习人工智能都要了解哪些方面？
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。
人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。
基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。
其二是选择一个自己的主攻方向，围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。人工智能领域的方向非常多，大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等，选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看，可以重点关注nlp、cv这两个方向。
其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。
我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
自学人工智能需要学哪些专业知识？
这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，自学人工智能知识对于学习者的要求还是比较高的，一方面人工智能技术的知识量比较大，另一方面学习难度也相对比较大。对于初学者来说，可以根据自己的发展规划来制定学习路线，如果未来要从事行业领域内的人工智能技术开发，可以分别学习编程语言和人工智能平台知识，然后通过实践来提升开发能力。
从目前人工智能人才的培养方式来看，当前研究生教育依然是培养人工智能技术人才的主要渠道，但是随着人工智能平台的陆续开放，人工智能应用开发的技术门槛也有了较大幅度的下降，普通开发人员经过一个系统的学习过程（主要学习人工智能平台），也能够完成各种人工智能应用软件的开发。
对于自学者来说，以人工智能平台为基础来学习人工智能知识是比较现实的选择，一方面学习难度相对比较低，另一方面对于实验环境的要求也相对比较简单。在具体的学习过程中，需要学习以下两方面内容：
第一：编程语言。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在人工智能开发领域也有比较广泛的应用。在学习Python语言的过程中，还可以同时学习一下计算机基础知识，包括操作系统、数据库和计算机网络等。在条件允许的情况下，可以进一步学习一下机器学习知识，这会在一定程度上提升对于人工智能技术的认知能力。
第二：人工智能平台。人工智能平台的学习首先要选择一个开放的人工智能平台，目前选择计算机视觉平台和自然语言处理平台都可以，相关的案例也比较多。
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初学者如何高效学习一门编程语言？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
编程语言是操作计算机的重要方式，不论从事大数据方向还是物联网、云计算、人工智能等方向，都需要掌握相应的编程语言，通过编程语言来完成各种逻辑的实现，从而完成具体的任务。
学习编程语言通常要结合具体的应用场景，比如做大数据开发通常要学习Java、Python、R、Scala等语言，而做物联网开发通常需要学习C语言，从事Web开发通常会学习PHP语言等等。不同的编程语言有不同的应用场景，同时在难易程度上也有一定的区别。
对于初学者来说，要想高效的学习一门编程语言，首先要选择一门容易学习的编程语言，这样能够快速建立起学习的信心，从而深入系统的学习下去。目前Python语言就是一个不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单清晰，另一方面Python语言的应用领域比较广泛。
由于编程语言在不同的应用场景下，往往需要学习不同的内容，所以在选择好编程语言之后，通常还要选择一个学习方向。比如Python语言从事Web开发方向和从事大数据开发方向需要学习的库就有明显的区别，另外在对基础知识的要求方面也有所不同。通常从事大数据相关方向需要具备一定的数学基础和统计学基础，而从事Web开发则需要具备一定的数据库基础和网络知识基础。
在选择完方向之后一定要制定一个系统的学习计划，计划的制定最好咨询一下专业开发人员，同时注意制定一下阶段性的学习目标。另外，在学习编程语言的过程中一定要注重实验的作用。不论学习哪门编程语言，实验都是必不可少的环节，通过大量的实验能够逐渐建立起自己的编程思想。
最后，在学习的过程中，如果能有人指导一下会节省一定的时间，尤其是学习的初期。
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OK，关于初学人工智能和初学人工智能难吗的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。