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人工智能怎么自學(xué)（人工智能怎么自學(xué)好）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 19:08:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 150 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能怎么自學(xué)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、從零開(kāi)始如何學(xué)習(xí)人工智能？
2、人工智能怎么學(xué)
3、如何學(xué)習(xí)ai
4、如何學(xué)習(xí)人工智能專(zhuān)業(yè)？

人工智能怎么自學(xué)（人工智能怎么自學(xué)好）

一、從零開(kāi)始如何學(xué)習(xí)人工智能？

人工智能并不適合零基礎(chǔ)的朋友學(xué)習(xí)。

首先也是最重要的，是這一行有學(xué)歷門(mén)檻。建議至少應(yīng)該是計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)在讀或已經(jīng)入行。否則，就算你學(xué)會(huì)了，就業(yè)市場(chǎng)也不會(huì)承認(rèn)你的行業(yè)資質(zhì)。從事人工智能行業(yè)，例如成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，至少需要碩士學(xué)位，而且博士更吃香。

其次是技術(shù)上的難度，人工智能需要高等數(shù)學(xué)（如偏微分）、線性代數(shù)及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，以及熟練掌握python等編程語(yǔ)言。對(duì)于行內(nèi)人這些并不困難，但對(duì)零基礎(chǔ)者可能會(huì)有難度。

二、人工智能怎么學(xué)

人工智能的學(xué)習(xí)方法如下：

（1）將高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)透

從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等等入門(mén)，只有打好了基礎(chǔ)，后面才好學(xué)，不能沒(méi)有邏輯的看一塊學(xué)一塊。

（2）學(xué)好python

python具有豐富和強(qiáng)大的庫(kù)，能夠把用其他語(yǔ)言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫(xiě)，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴(kuò)展類(lèi)庫(kù)。這也是人工智能必備知識(shí)。

（3）掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法（重點(diǎn)）

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不僅要了解，還要會(huì)用。

（4）提升學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法

當(dāng)?shù)谌酵瓿傻貌畈欢嗟臅r(shí)候，相信你已經(jīng)進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域了。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉的學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法復(fù)雜度等多門(mén)學(xué)科。是AI的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。后續(xù)就可以學(xué)習(xí)如下圖所示的內(nèi)容。

（5）實(shí)際項(xiàng)目試煉

人工智能的學(xué)習(xí)過(guò)程，不能缺少實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用的操作。當(dāng)你深度學(xué)習(xí)都學(xué)完之后。就可以找一些實(shí)際的例子來(lái)實(shí)驗(yàn)一些你的學(xué)習(xí)成果。

推薦算法是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的一種算法，就是利用用戶的一些行為，通過(guò)一些數(shù)學(xué)算法，推測(cè)出用戶可能喜歡的東西，在AI種起到一定的判斷作用。

三、如何學(xué)習(xí)ai

想要零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)AI，首先來(lái)了解一下AI是什么？

Adobe illustrator，常被稱(chēng)為“AI”，是一種應(yīng)用于出版、多媒體和在線圖像的工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)矢量插畫(huà)的軟件。該軟件有圖形圖像編輯處理、網(wǎng)頁(yè)動(dòng)畫(huà)、向量動(dòng)畫(huà)制作等功能，主要應(yīng)用于海報(bào)書(shū)籍排版、印刷出版、專(zhuān)業(yè)插畫(huà)、多媒體圖像處理和互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面的制。

在了解了AI這款工具的作用之后，我們?cè)賮?lái)學(xué)習(xí)如何使用AI。在這里分享一個(gè)不錯(cuò)的UI設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)AI的教程，

6、AI二方連續(xù)、四方連續(xù)、注意事項(xiàng)：以一個(gè)紋樣為基礎(chǔ)，想不通的方向做不同的排列稱(chēng)為連續(xù)，以這樣的方法達(dá)到設(shè)計(jì)的效果。

以上通過(guò)一些簡(jiǎn)單的案例讓大家了解AI，我們還需要深入學(xué)習(xí)、加強(qiáng)練習(xí)、多實(shí)際運(yùn)用，才能讓這個(gè)工具協(xié)助我們更好的完成設(shè)計(jì)工作。

四、如何學(xué)習(xí)人工智能專(zhuān)業(yè)？

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而解決實(shí)際的應(yīng)用問(wèn)題，是人工智能的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類(lèi)等。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機(jī)器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

4、深度學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)就是包含多個(gè)中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計(jì)算力飆升推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實(shí)現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例。在深度學(xué)習(xí)框架下，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，并取得了不俗的效果。這一模塊覆蓋了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例，包括深度信念網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

6、深度學(xué)習(xí)之外的人工智能。深度學(xué)習(xí)既有優(yōu)點(diǎn)也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的補(bǔ)充。這一模塊覆蓋了與深度學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的典型學(xué)習(xí)方法，包括概率圖模型、集群智能、遷移學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等。

7、應(yīng)用場(chǎng)景。除了代替人類(lèi)執(zhí)行重復(fù)性的勞動(dòng)，在諸多實(shí)際問(wèn)題的處理中，人工智能也提供了有意義的嘗試。這一模塊覆蓋了人工智能技術(shù)在幾類(lèi)實(shí)際任務(wù)中的應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音處理、對(duì)話系統(tǒng)等。

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