人工智能怎样学习？
人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。
要想系统的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践(课题研发)来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
一、编程语言
编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习python语言，一方面原因是python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是python语言有丰富的库支持。目前python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
二、算法设计基础
目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
三、人工智能基础
人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。
随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
人工智能学习最佳途径：
1、寻找一些免费的书籍
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，数学知识
第一步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，python或者r语言都可以，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习python语言，因为python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把python基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样自定义函数等;
第二步：你需要补习数学知识，你是零基础的话，就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。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵活运用创造新的算法模型。
3、机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看coursera的andrew ng机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
(1)有关ml算法的简要概述，查看这个tutsplus课程“machine learning distilled”。
(2)“programming collective intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ml 算法在python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
(1)perer norvig 的udacity course on ml(ml udacity 课程)
(2)tom mitchell 在卡梅隆大学教授的 another course on ml(另一门ml课程)
(3)youtube上的机器学习教程 mathematicalmonk
4、计算机科学
要掌握ai，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读 dive into python 3 (深入python 3)这本书，你在python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质 - 看这个经典的 mit course (mit课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 cs -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
1、人工智能学习内容
学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
2、人工智能专业应用领域
应用领域是很广泛的，主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等，当然想要在这些领域有所发展，还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容，保证使用过程中，有一定的理论来支撑。
3、人工智能就业前景
随着智能化的发展，人工智能技术会在互联网行业逐步应用和普及，把技术应用于物联网、大数据等行业，所以就业需求会不断扩大，我们也将会频繁与智能体互动和交流，这也是未来社会生产环境的发展趋势，需要我们去迎合时代发展的需要。
随着人工智能的不断发展，对我们提出了新的要求，所以相关的人工智能基础内容，一定要学习起来，掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，学习人工智能专业的学生也会越来越多，相关技能的教育，也会迎来更多发展机会。
答：1、人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。2、人工智能专业应用领域 应用领域是很广泛的，主要...
答：学习机器学习。机器学习是人工智能的核心领域，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。可以通过在线课程、书籍和实践项目来学习机器学习。掌握深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，使用神经网络来解决复杂问题。了解深度学习的基本原理，以及掌握使用TensorFlow、PyTorch等流行的深度学习框架。通过...
答：第一:从基础知识开始.人工智能领域的研究集中在六个领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表达、自动推理和机器人学，这些领域的重点各不相同，但需要重要的基础，即数学和计算机基础.人工智能的核心问题之一是数学问题，具体来说是算法的设计问题，具体实现算法与计算机知识有关.因此，在涉及...
答：2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互...
答：一、编程语言 编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习python语言，一方面原因是python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是python语言有丰富的库支持。目前python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。二、...
答：1.学习数学和统计学知识：人工智能涉及到很多数学和统计学的概念，如线性代数、微积分、概率论等。因此，建议先学习这些基础知识，2.学习编程语言：Python是目前最流行的人工智能编程语言之一，因为它有很多用于数据分析和机器学习的库和工具。此外，还可以学习其他编程语言，如C++或Java,以便更好地理解和...
答：1. 学习人工智能首先需要掌握数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论和离散数学等。这些是理解和实现算法的基础。2. 接下来，需要学习算法积累，特别是人工神经网络、遗传算法等。同时，学习至少一门编程语言，如Python、Java或C++，以便将算法实现为实际程序。3. 了解人工智能的专业应用领域，如图像识别...
答：自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，主要研究如何实现人与机器之间的自然语言交互。学生需要学习文本分析、机器翻译、情感分析等技术，以便能够让机器理解和生成自然语言。计算机视觉：计算机视觉是指计算机通过数字图像或视频进行自动识别、理解和分析的能力。学生需要学习图像处理、特征提取、...
答：4.深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其以神经网络为基础，特别适用于处理复杂的数据识别和分类问题。了解深度学习的原理、神经网络的结构及其训练过程是学习人工智能的重要部分。5.自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，涉及计算机对人类语言的识别、理解和生成。掌握自然语言处理...
答：1. **基础知识建设**：人工智能技术的学习需要以计算机科学、编程、数学和统计学为基础。这些基础知识为深入理解人工智能原理和算法提供了支撑。2. **掌握编程技能**：选择一种或多种编程语言进行深入学习，如Python。Python因其丰富的库和框架，如TensorFlow和PyTorch，在人工智能领域尤为流行。3. **...
