导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于普通人工智能怎么样学的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
要怎么学习人工智能
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
算法很多需要时间的积累。
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
零基础应该如何学人工智能?
1、打好基础，学习高数和Python编程语言
高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。 先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。 再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习。
3、不断挑战，接触深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
人工智能如何入门
人工智能入门的话，主要是看数学基础知识和编程语言以及神经网络学的如何，下面就具体分析一下这三点怎么才能学好。
1、数学基础知识，人工智能主要是对人的智力进行模拟，而在模拟过程中会进行预测或者是判断，因此会需要一定的逻辑能力，其实也可以理解为数学的基础知识，一般的大学数学基础知识就可以应付人工智能的使用了，所以对于这一点，不需要有太多的担心。通常都需要学习导数的定义、左导数、右导数、可导函数、导数几何意义、物理意义、基本函数求导公式、四则运算法则、复合函数求导法则、神经网络激活函数的导函数求解、高阶导数、导数与函数单调性、极值定理、导数与函数凹凸性、一元函数泰勒展开等等。
2、编程语言，编程语言就是一种特殊的程序语言，这种语言是由每一个字符组成的，然后形成一种独特的信息，传递这种信息就可以实现“智能化”了，而编程语言工作人员有时也会被大家成为“码农”，相信这个称呼大家应该都不会陌生吧。其实编程语言主要是计算机和人能够识别的一种语言，可以让程序员准确的 定义计算机需要的数据，然后精准的在不同的情况下使用不同的方法。学习这种语言只要掌握基础语法就行，比如循环控制、切片操作、数据类型、集合操作、常用内建函数、函数式编程、类与对象、继承、装饰器、生成器等等。
3、神经网络，神经网络一般都是指的生物神经网络与人工神经网络，生物神经网络就是生物的大脑神经元，主要是由细胞和触点等组成的网络，主要是生产生物的意识的，还有帮助生物进行思考以及行动。而人工神经网络则是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。而对于神经网络需要学习的有感受野与卷积、卷积的计算、权值共享、Stride步长、Padding模式、Pooling池化、TF实现CNN卷积神经网络、CNN分类MNIST手写数字识别项目案例等等。
人工智能应该怎么学？
这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战
如何自学人工智能？
1. 寻找一些免费的书籍。
Shival Gupta分享自己初学AI的经验时，强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。
Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等），而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）一书是不错的选择。
此外，可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。
2.熟悉Python，（C / C ++）和数据结构。
人工智能从业者相信，任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。
例如，C++的所有设置都优于Java或Python，并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面，Python有一个非常好的FFI，并且经常与C或C++结合使用。与此同时，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，如何使用取决于你想要做什么。
一般的共识是，必须熟悉一些流行的语言，如Python，它有一个很好的工具箱/库。
新手如何从零学习人工智能？
许多初学者都很困惑如何从零学习人工智能，毕竟人工智能一听就感觉特别高大上，让人觉得从零学人工智能简直是比登天还要难哦。那你就跟北大青鸟小编看看人工智能初学者如何从零学习人工智能吧!
人工智能从零开始学的话一般前面基础部分重点需要学习python，大概学完python之后，我们还要学习云计算和数据分析，再后面我们我们要重点学习人工智能内容，比如机器学习。人工智能内容的学习包含TensorFlow、keras、CNN、RNN、算法模型，金融风控模型等内容的学习，相对来说难度递增。但是如果你想找到一份好工作的话，这些都是很重要的知识点。
如果你想看完整的人工智能课程表的话，可以戳右下方小姐姐，这是我们专业的咨询老师，关于课程、学费等内容都可以问她。
初学者如何从零学习人工智能，看完你有没有明白呢?不明白的话可以问右下方小姐姐哦!
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于普通人工智能怎么样学的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～