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如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
人工智能该如何学起？
如果不懂编程，首先要快速学习下编程，最好是python，目前很多ai项目是用python实现的；然后去github上找些自己感兴趣的简单的完整的项目玩玩，自己修改修改参数，重新训练等等，看看效果。然后找相应的博客看看这是怎么实现的，再往大的看这个领域是什么样的：这个领域有些基础知识、有哪些牛人或者机构（包括研究机构和企业），然后再去理解数学方面的。如果数学好，也可以早点看数学方面的。
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！
现在怎么着手学习人工智能呢？
这是一个非常好的问题，也是很多人比较关心的问题之一，作为一名教育工作者，我来回答一下。
当前人工智能是一个热点领域，随着人工智能技术逐渐走进产业领域，未来大量的职场人都需要掌握一定的人工智能技术，而由于人工智能技术本身的知识量比较大，而且难度也相对比较高，所以很多人在学习人工智能技术的时候，往往不知道该从哪入手。
从技术体系结构上来看，当前对于初学者来说，学习人工智能技术可以从机器学习开始入手，然后根据自身的发展规划和岗位任务需要，来选择下一步的学习计划。当然，由于人工智能技术的学习需要一定的场景支撑，所以学习人工智能技术应该尽量为自己营造一个较好的学习和实践场景。
学习机器学习需要有一定的操作系统基础、数学基础和编程基础，如果没有掌握编程语言，需要先从编程语言开始学起，比如从Python开始学起就是一个比较不错的选择。在掌握了基础的Python编程知识之后，下一步就可以采用Python语言来完成一些简单的算法实现，进而完成算法训练、算法验证和算法应用等步骤。
随着当前各大科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，未来行业领域会有大量的智能化创新会基于这些人工智能平台来展开，所以掌握人工智能平台也会有很多的就业机会。目前人工智能平台往往都以自然语言处理和计算机视觉为基础来进行构建，所以可以结合自身的岗位任务来选择学习的切入点。
最后，学习人工智能技术一定要重视与技术专家的交流，交流的过程也是学习的过程。
我从事互联网行业多年，目前也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，都可以在评论区留言，或者私信我！
快速掌握人工智能和快速掌握人工智能技术的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！