現(xiàn)在人工智能可以說是非常的火熱，很多同學(xué)也想學(xué)習(xí)。但是剛開始時候總是會覺得比較迷茫，不知道如何開始學(xué)，感覺人工智能太難，自己可能學(xué)不會。其實不用太擔(dān)心，因為人工智能入門其實并不難。這篇文章對如何去學(xué)習(xí)人工智能，給出一些建議。

學(xué)習(xí)AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補(bǔ)充數(shù)學(xué)或編程知識；

（3）熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫；

（4）系統(tǒng)的學(xué)習(xí)AI知識；

（5）動手去做一些AI應(yīng)用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，使得初學(xué)者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學(xué)習(xí)的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學(xué)習(xí)過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。深圳人工智能培訓(xùn)

2 補(bǔ)充數(shù)學(xué)或編程知識

對于已經(jīng)畢業(yè)的工程師來說，在系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI之前，一般要補(bǔ)充一些數(shù)學(xué)或者編程方面的知識。如果你的數(shù)學(xué)和編程比較好，那么學(xué)習(xí)人工智能會輕松很多。

很多同學(xué)一提到數(shù)學(xué)就害怕，不過，學(xué)習(xí)人工智能，數(shù)學(xué)可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數(shù)學(xué)，主要是高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論，也就是說，大一大二學(xué)的數(shù)學(xué)知識已經(jīng)是完全夠用了。如果想要從事機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應(yīng)該多去學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)知識，數(shù)學(xué)好將會是工作中的一大優(yōu)勢。

Python是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(xué)習(xí)和使用的編程語言，學(xué)好Python也會受益很多。

3 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫

現(xiàn)在人們實現(xiàn)人工智能，主要是基于一些機(jī)器學(xué)習(xí)的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學(xué)習(xí)PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。深圳人工智能培訓(xùn)

4 系統(tǒng)的學(xué)習(xí)人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)知識主要有三大塊：

（1）傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如決策樹、隨機(jī)森林、SVM等，這些稱作是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是相對于深度學(xué)習(xí)而言的。

（2）深度學(xué)習(xí)，指的就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)，源于控制論，有時候也翻譯成增強(qiáng)學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)可以和強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合使用，形成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

在這里需要知道的是深度學(xué)習(xí)并不難學(xué)，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓(xùn)練一些實際應(yīng)用中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是想要對深入學(xué)習(xí)有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

5 動手去做一些AI應(yīng)用

學(xué)習(xí)過幾周的深度學(xué)習(xí)之后，就可以動手嘗試去做一些AI應(yīng)用了，比如圖像識別，風(fēng)格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學(xué)習(xí)效果會好很多，也會逐漸的加深對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解。