人工智慧編譯怎麼學

㈠ 如何自學人工智慧

學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智慧的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智慧的背景知識
人工智慧裡面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網路等等，使得初學者覺得人工智慧很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什麼了。
人工智慧是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智慧最重要的兩個方面。這些在「知雲AI專欄」之前的文章「認識人工智慧」，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智慧學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對於已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那麼學習人工智慧會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智慧，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段並不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智慧的研究，那麼應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智慧，主要是基於一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch「也說不出來怎麼好，但是使用起來就是很舒服」。
剛開始學習人工智慧的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智慧有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然後可以看看裡面的代碼，你會發現，其實神經網路的程序並不復雜，但是會對神經網路的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智慧
這里的人工智慧主要指機器學習，因為目前人工智慧主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習演算法，是相對於深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網路，可以說是目前最重要最核心的人工智慧知識。
（3）強化學習，源於控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習並不難學，對於一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，並可以訓練一些實際應用中的神經網路。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習演算法的種類非常多，有些演算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些演算法並不好學，因此可以先學習深度學習，然後再慢慢的補充這些傳統演算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之後，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網路的理解。

㈡ 人工智慧專業的學習步驟

這個可以到專業學習院校了解
人工智慧
就業方向：科學研究，工程開發。計算機方向。軟體工程。應用數學。電氣自動化。通信。機械製造
人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。

㈢ 人工智慧應該怎麼學

這是人工智慧的的全部課程，要是感興趣的話可以了解一下：
第一階段
前端開發 Front-end Development
1、桌面支持與系統管理（計算機操作基礎Windows7）
2、Office辦公自動化
3、WEB前端設計與布局
4、javaScript特效編程
5、Jquery應用開發

第二階段
核心編程 Core Programming
1、Python核心編程
2、Mysql數據開發
3、Django 框架開發
4、Flask web框架
5、綜合項目應用開發

第三階段
爬蟲開發 Reptile Development
1、網路爬蟲開發
2、爬蟲項目實踐應用
3、機器學習演算法
4、Python人工智慧數據分析
5、python人工智慧高級開發

第四階段
人工智慧 PArtificial Intelligence
1、實訓一：WEB全棧開發
2、實訓二：人工智慧終極項目實戰

㈣ 人工智慧如何入門

人工智慧入門需要掌握這些知識：

1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論

2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫

3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java

4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容。

5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等

要進入人工智慧行業，首先要有一定的數學功底，因為人工智慧不同於app開發，網頁開發、游戲開發等傳統的互聯網職位，先看看51cto學院人工智慧的課程，會有不少幫助。人工智慧是從數學中的「逼近理論」逐步演化而來的，當今人工智慧所使用的方法，最開始的時候大部分是數學家為了逼近某些比較難表示的非線性函數而使用的。後來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統計學家，開始嘗試用這套「逼近理論」解決一些分類問題。逐步發展成為現在的人工智慧局面。現在屬於人工智慧行業發展初期，各種可用的api函數都比較少，所以自己編寫演算法是必須要會的。

㈤ 人工智慧學什麼

作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，人工智慧專業屬於計算機大類專業之一，雖然是新興專業，但是由於當前人工智慧領域的發展前景比較廣闊，同時一系列人工智慧技術也進入到了落地應用的階段，所以當前人工智慧專業也是熱點專業之一。

人工智慧專業有三個特點，其一是多學科交叉，涉及到計算機、數學、控制學、經濟學、神經學、語言學等諸多學科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學習難度較大，人工智慧本身的知識體系尚處在完善當中，很多領域還有待突破，其三是實踐場景要求高。

基於這三個特點，要想在本科階段有較好的學習效果，要有針對性的解決方案。針對於多學科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學習，基於編程語言來打開計算機技術大門，進而學習機器學習，而機器學習則被稱為是打開人工智慧技術大門的鑰匙。

其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對於學習效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智慧相關的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學校的科研資源對於人工智慧專業的同學有較大的影響。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

很榮幸曾經參加過一次江蘇省人工智慧論壇，論壇上認真聆聽了行業大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學生，想要以後從事人工智慧專業相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智慧學院院長周志華教授 曾經在論壇上分享的南京大學人工智慧專業本科生教育培養大綱的相關課程。

首先是基礎數學部分：

數學分析、高等數學、高等代數、概率論與數理統計、最優化方法、數理邏輯。

其次是學科基礎課程：

人工智慧導引、數據結構與演算法分析、程序設計基礎、人工智慧程序設計、機器學習導論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數字系統設計基礎、操作系統。

專業方向課程：

泛函分析、數字信號處理、高級機器學習、計算方法、控制理論方法、機器人學導論、多智能體系統、分布式與並行計算。

專業選修課課程：

數學建模、矩陣計算、隨機過程、組合數學。博弈論及其應用、時間序列分析、編譯原理、隨機演算法、資料庫概論。

這是南京大學人工智慧學院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養體系，現在國內只有南京大學針對人工智慧專業開設了如此系統的培養方案，專業涉及人工智慧的各個領域方向。學生可以根據自己的興趣愛好，選擇想要學習的領域方向。

如果你已經畢業，想要轉行從事人工智慧行業，那麼下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（網路可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學習到python基礎、以及人工智慧相關的軟體框架教程，包括相關人工智慧相關的一些實戰小項目。

2.吳恩達機器學習（網易雲課堂）： 人工智慧機器學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習

3.吳恩達卷積神經網路（網易雲課堂）： 人工智慧深度學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習

4.李飛飛CS231n（網易雲課堂）： 人工智慧深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。

5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智慧深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。

這些基礎課程學會了，可能就算是跨入了半個門檻，當然面試的時候還欠缺實戰經驗，於是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經驗，簡歷上也算是多了一塊實戰經驗，增加了你的面試成功率。最後，不要參加什麼培訓機構區培訓，既花錢又學不到什麼東西，最後畢業還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓機構課程靠譜！

接下來文章會側重在以下幾方面

1、零基礎如何進行人工智慧的自學（以找工作為目的），包括路徑規劃，怎麼學等等。

2、我的個人感悟，關於轉行、工作、創業、希望能給大家一些啟發。

3、好的學習資源分享

先說一下個人背景，一本，經濟學畢業，上學時從未學過編程。我這里指的零基礎指的是，沒有編程基礎、沒有數學基礎（數學需要一些基本的，如果沒有，後續也會幫助大家的）。

剛畢業第一年時，迷茫，不知道做什麼。

第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗

畢業一年後，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學編程。

最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月後，去面了五六家企業，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎太薄弱。什麼演算法、計算機網路這些，統統沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最後卻換來一場空。可是生活還得繼續，怨天尤人有什麼用。

第二階段：邊工作邊自學人工智慧，成功

面試失敗後，考慮了要把編程基礎學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智慧，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數學、統計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。

其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現在，已從公司辭職，自己開發網站，做社群，開網店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什麼合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。

十問十答：

1、零基礎轉行學編程可以嗎？可以，要做好吃苦的准備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。

2、該自學還是去培訓班？我覺得自學就夠了，培訓班真是又貴又水。這是我進過培訓班的朋友告訴我的。其實你工作之後會發現，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎麼能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。

3、轉行編程，就業率怎麼樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找准目標，規劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理准備。

4、最理想的自學環境是怎麼樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環境+有人指導

5、人工智慧零基礎可以學嗎？可以，但是比一般轉行編程的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個後續會著重講到。

6、學人工智慧需要數學嗎？不要因為數學而望而切步，數學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。

7、以前沒接觸過編程，怎麼辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。

8、一般轉行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應該是比較正常的。

9、我是怎麼堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什麼時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的慾望有多強烈，就能有多堅持。

10、現在學編程還來得及嗎？永遠都來得及，學編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發現很多對自己有幫助的東西。就算以後你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收獲。

這是我之後會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標准。並不簡單，但努力就有可能。網上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標准。

目錄：

零基礎自學人工智慧系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規劃（親身經驗）

零基礎自學人工智慧系列（2）：機器學習的知識准備（數學與python，附學習資源）

零基礎自學人工智慧系列（3）：機器學習的知識准備（數學篇詳解）

零基礎自學人工智慧系列（4）：機器學習的知識准備（python篇詳解）

零基礎自學人工智慧系列（5）：機器學習的理論學習規劃（附資源）

零基礎自學人工智慧系列（6）：深度學習的理論學習規劃（附資源）

零基礎自學人工智慧系列（7）：機器學習的實戰操作（附資源和代碼）

零基礎自學人工智慧系列（8）：深度學習的實戰操作（附資源和代碼）

零基礎自學人工智慧系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數據結構與演算法）

最後，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現在處於什麼水平，只要肯努力，什麼都有可能的。

首先我們需要一定的數學基礎，如：高數、線性代數、概率論、統計學等等。很多人可能要問，我學習人工智慧為什麼要有數學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統計規律，此外還有許多其他數學科目，這些數學基礎能讓我們在學習人工智慧的時候事半功倍。

1、學習並掌握一些數學知識

高等數學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數據挖掘、人工智慧、模式識別此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎

線性代數很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數據，你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎

概率論、數理統計、隨機過程更是少不了，涉及數據的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變數順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的演算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優化理論與演算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數據結構。

2、掌握經典機器學習理論和演算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，並爭取掌握每一個經典的機器學習理論和演算法，我簡單地總結如下：

1) 回歸演算法：常見的回歸演算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基於實例的演算法：常見的演算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射演算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基於正則化方法：常見的演算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網路（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的演算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基於貝葉斯方法：常見演算法包括：樸素貝葉斯演算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基於核的演算法：常見的演算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類演算法：常見的聚類演算法包括 k-Means演算法以及期望最大化演算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基於關聯規則學習：常見演算法包括 Apriori演算法和Eclat演算法等；

9) 人工神經網路：重要的人工神經網路演算法包括：感知器神經網路（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網路，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習演算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網路（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的演算法：常見的演算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成演算法：常見的演算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。

4、了解行業最新動態和研究成果，比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智慧相關的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去

人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

再回答第二個問題，人工智慧到底是不是一項技術？

根據網路給的定義，人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

網路關於人工智慧的定義詳解中說道：人工智慧是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。

綜上，從定義上講，人工智慧是一項技術。

希望能幫到你。

人工智慧需要學習的主要內容包括：數學基礎課學科基礎課，包括程序設計基礎、數據結構、人工智慧導論、計算機原理、 數字電路 、系統控制等；專業選修課，比如 神經網路 、深度學習以及認知科學、神經科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程。

一、人工智慧專業學什麼

1.認知與神經科學課程群

具體課程：認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程

2.人工智慧倫理課程群

具體課程：《人工智慧、 社會 與人文》、《人工智慧哲學基礎與倫理》

3.科學和工程課程群

新一代人工智慧的發展需要腦科學、神經科學、認知心理學、信息科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智慧的突破點，同時必須要以嚴謹的態度進行科學研究，讓人工智慧學科走在正確、 健康 的發展道路上。

4.先進機器人學課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》

5.人工智慧平台與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統》《無人駕駛技術與系統實現》《 游戲 設計與開發》《計算機圖形學》《虛擬現實與增強現實》。

6.人工智慧核心課程群

具體課程：《人工智慧的現代方法I》《問題表達與求解》、《人工智慧的現代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。

二、人工智慧專業培養目標及要求

以培養掌握人工智慧理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平台、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智慧專業領域最前沿的理論方法，培養人工智慧專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺。

探索 實踐適合中國高等人工智慧人才培養的教學內容和教學方法，培養中國人工智慧產業的應用型人才。

三、人工智慧專業簡介

人工智慧專業是中國高校人計劃設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領人工智慧創新行動計劃》，並研究設立人工智慧專業，進一步完善中國高校人工智慧學科體系。2019年3月，教育部印發了《教育部關於公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》，根據通知，全國共有35所高校獲首批「人工智慧」新專業建設資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，「人工智慧」專業成為熱門。

人工智慧是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智慧是很不容易的。

首先我們需要一定的數學基礎，如：高數、線性代數、概率論、統計學等等。很多人可能要問，我學習人工智慧為什麼要有數學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統計規律，此外還有許多其他數學科目，這些數學基礎能讓我們在學習人工智慧的時候事半功倍。

然後我們需要的就是對演算法的累積，比如人工神經網路、遺傳演算法等。人工智慧的本身還是通過演算法對生活中的事物進行計算模擬，最後做出相應操作的一種智能化工具，演算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最後需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟演算法的實現還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以後想往大數據方向發展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智慧所必須要掌握的一門編程語言。當然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數機器人的模擬都是採用的混合編程模式，即採用多種編程軟體及語言組合使用，在人工智慧方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。

人工智慧現在發展得越來越快速，這得益於計算機科學的飛速發展。可以預料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智慧的產品，而這些產品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智慧行業的未來發展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智慧行業不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學生，想要以後從事人工智慧專業相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智慧學院院長周志華教授 曾經在論壇上分享的南京大學人工智慧專業本科生教育培養大綱的相關課程。

首先是基礎數學部分：

人工智慧亦稱智械、機器智能，指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智慧是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智慧取代。

㈥ 怎樣才能學習人工智慧專業

假設你是零基礎，如果有基礎的，可以略過自己已經掌握的部分技術。
1、務實基礎，學習高數和Python編程語言。
因為人工智慧裡面會設計很多數據、演算法的問題，而這些演算法又是數學推導出來，所以你要理解演算法，就需要先學習一部分高數知識。
先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。
再就是學習python編程語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智慧學習的基礎編程語言是非常適合的。
2、階段晉升，開始學習機器學習演算法+實踐演練。
掌握以上基礎以後，就要開始學習完機器學習的演算法，並通過案例實踐來加深理解和掌握。還有很多機器學習的小案例等著你來挑戰，前面掌握的好，後面當然輕松很多，步入深度學習
3、不斷挑戰，接觸深度學習。
深度學習需要機器大量的經過標注的數據來訓練模型，所以你的掌握一些數據挖掘和數據分析的技能，然後你再用來訓練模式。在這里你可能會有疑問，據說深度學習，好像有很多神經網路，看著好復雜，編輯這些神經網路那不是太難了，你大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經把這些神經網路模型封裝在他們各自的框架裡面了，你只需要調用就可以了。
4、不斷實戰，曾倩自己的實力經驗。
實戰是檢驗真理的唯一標准。當你掌握了基本的技術理論，就要開始多實踐，不斷驗證自己的理論，更新自己的技術。如果有條件的話，可以從一個項目的前期數據挖掘，到中間模型訓練，並做出一個有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那麼恭喜你，你已經具備一名人工智慧初級工程師的水準了。

㈦ 人工智慧需要學習哪些課程

人工智慧專業學習的主要課程有認知心理學、神經科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經工程等。人工智慧專業是中國高校人才計劃設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。

㈧ 人工智慧軟體學習的步驟是什麼

python有全棧工程師，也有人工智慧AI,我給你簡單介紹下大綱
階段一：Python開發
Python全棧開發與人工智慧之Python開發根底常識學習內容包含：Python根底語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置辦法、常用模塊等。
階段二：Python高檔編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高檔編程和資料庫開發常識學習內容包含：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、行列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發常識學習內容包含：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端結構VUE開發等。
階段四：WEB結構開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB結構開發學習內容包含：Django結構根底、Django結構進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和行列中間件、Flask結構學習、Tornado結構學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包含：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包含：企業使用東西學習、CRM客戶關系辦理體系開發、海翔飛在線教育渠道開發等。
階段七：演算法&規劃模式
階段八：數據剖析
Python全棧開發與人工智慧之數據剖析學習內容包含：金融量化剖析。
階段九：機器學習、圖像辨認、NLP自然言語處理
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包含：機器學習、圖形辨認、人工智慧玩具開發等。
階段十：Linux體系&百萬級並發架構解決方案
階段十一：高並發言語GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發言語GO開發學習內容包含：GO言語根底、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

㈨ 人工智慧需要什麼基礎

數學是人工智慧必備的基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。而且在各種演算法以及程序語言都需要基於數學的計算方法。對於數學基礎，需要掌握到高等數學、線性代數、概率論數理統計和隨機過程、離散數學、數值分析等等。一般情況下本科理科專業的數學知識已經基本符合人工智慧的相關要求。
人工智慧需要大量的知識儲備，基礎如下：
基礎課程：先學完基礎課程在切入人工智慧領域。
比如數學方面的：機器學習、深度學習、神經元演算法、傅里葉變換、小波演算法、時間序列、初級的高等代數和概率論等；計算機語言方面：標準的c語言；硬體：了解編譯原理、操作系統，因為現在深度學習大量應用到了並行處理，對硬體不熟悉，就不能在有限的資源下實現更好的演算法。
人工智慧技術中演算法是核心。人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。

人工智慧技術實現主要使用Python編程語言。通過編程語言將各種演算法應用到計算機程序中，從而實現較終機器可執行的人工智慧的程序。當然如果涉及到硬體開發的話，較好還要掌握一些C語言之類的編程語言。
前景很好，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體編程(基礎的應用較廣泛的語言：C/C++)必須得很好。

微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、較主要的是嵌入式的編程能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的甚至大師。