怎麼學習人工智慧演算法

1. 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。

2. 人工智慧怎麼學習

我現在在科大訊飛工作，我們這邊最近上線了一個AI大學，裡面的課程淺顯易懂很符合零基礎的人學習。

裡麵包含了這些內容：

1. 精品在線課程：AI大學提供覆蓋語音合成、語音識別、AIUI、麥克風陣列等多個核心業務領域的課程，包含技術能力、解決方案、行業剖析等多個維度。

2. 最新線下活動：每月一期的線下交流活動，技術沙龍、產品發布、創客交流……訊飛技術大咖與你面對面交流，分享多年從業經驗。

3. AI開發者互動論壇：所有AI愛好者的在線交流基地。最常見的問題和最精華的回復匯聚在此，幫助開發者快速排雷。

4. 前沿的知識干貨：整合行業內AI相關的資訊信息，為用戶提供有價值的內容和服務，每周定期更新AI領域最新黑科技、開發者關注話題資訊

5. 高校政府合作：AI大學聯合多方資源，給學員提供技術、場地、高校培訓等各類支持與幫扶，致力於給學員提供一站式教學內容，並助力孵化

授課的老師都是行業內的專業人士，包括劉慶峰--科大訊飛董事長、吳霽虹--人工智慧專家學者

、宋繼強--Intel中國研究院院長、陳雲霽--寒武紀董事長、李遠清--華南理工大學博導

、徐立--商湯科技CEO、朱靖波--小牛翻譯創始人、陳志剛--訊飛AI研究院副院長

建議你可以去看下，登錄AI大學官網http://ai.xfyun.cn即可，對了，裡面還有個專屬的通行證可以看下，除了全年的免費課程，還可以直接參加科大訊飛的線下發布會。

最後，希望能對題主有用，有問題也可以與我交流。

3. 從零開始如何學習人工智慧

人工智慧並不適合零基礎的朋友學習。
首先也是最重要的，是這一行有學歷門檻。建議至少應該是計算機/數學/統計學在讀或已經入行。否則，就算你學會了，就業市場也不會承認你的行業資質。從事人工智慧行業，例如成為數據科學家，至少需要碩士學位，而且博士更吃香。
其次是技術上的難度，人工智慧需要高等數學（如偏微分）、線性代數及統計學知識，以及熟練掌握python等編程語言。對於行內人這些並不困難，但對零基礎者可能會有難度。

4. 零基礎應該如何學人工智慧

1、打好基礎，學習高數和Python編程語言 
高等數學是學習人工智慧的基礎，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。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。
2、階段晉升，開始學習機器學習演算法 
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。機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的演算法。機器學習的演算法很多。很多時候困惑人們都是，很多演算法是一類演算法，而有些演算法又是從其他演算法中延伸出來的。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。 

5. 零基礎如何自學人工智慧

人工智慧是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、資訊理論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障
人工智慧學習路線最新版本在此奉上：
首先你需要數學基礎：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；
其次需要演算法的積累：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，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；

演算法很多需要時間的積累。
然後，需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體，一些電類基礎課必不可少；
人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

剛才提到的這些學科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人雲亦雲。畢竟，人工智慧是一個正在發展並具有無窮挑戰和樂趣的學科。

6. 學習人工智慧一般需要學習哪些內容

需要數學基礎：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。

需要演算法的積累：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。

需要掌握至少一門編程語言：畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。
學習人工智慧，歡迎來北京尚學堂，我們是國內最早開設此課程的培訓機構，多年的教育經驗積累以及多名國內外優秀師資的結合，會帶給你最新的人工智慧知識，讓你快人一步。

7. 學習人工智慧主要學習哪些課程

人工智慧的學習，簡單點來說，就是有3點，做到就相當於學會了人工智慧，然後找工作實習就可以了。
第一點學好數學知識
人工智慧就是計算機科學的一個分支，不過也有藉助其他計算機技術的時候，它和計算機的主要組成部分非常相似，差異的地方主要就是形態。它們都是硬體和軟體相配合，硬體就是實實在在可以看見，可以觸碰到的物品，而軟體則是在內部運行的，是一種可以對硬體進行控制，實現「智能」的程序。而軟體主要是經由程序設計來完成的。
程序設計就是一大堆的英文字母，被組合在一起，表達一種獨有的信息，不過除了這些還會需要到數學知識，雖然在一些比較基礎的或者是簡單的程序上用的數學知識很少，不過隨著程序越復雜，用到的數學知識就會越多，比如邏輯思維、數據結構、演算法等等。
第二點學習編程語言
人工智慧編程語言有一個共同的特點，那就是這些語言都是面向所要解決的問題、結合知識表示、完全脫離當代計算機的諾依曼結構特性而獨立設計的；它們又處於比面向過程的高級編程語言更高的抽象層次。因此，用這些語言編寫的程序，在現代計算機環境中，無論是解釋或編譯執行，往往效率很低。尤其當程序規模很大、很復雜時，將浪費大量系統資源(主要指處理機佔用時間和存儲空間佔用量)，使系統性能下降到難以容忍的地步。
第三點實戰
理論知識只是理論知識和實際運用是兩回事，擁有再好的理論，不能實現在現實中，也是沒有用的，所以基礎知識學完後就需要進行實習了，把學來的知識在實際的案例中慢慢吸收一遍，會得到不一樣的理解。

8. 人工智慧怎麼學

首先得看是什麼基礎，比如數學、軟體、演算法、架構、心理學、自動化、腦科學、統計學等等，凡是短板都得補一補。
其次看你要解決哪方面的問題，如視覺識別、自動駕駛、天氣預報、語音語意、量化金融、圖像處理、財務分析等等，每個領域的要求都不一樣，比如做醫學影響診斷的就得需要學習一些影像學知識。
需要找專業的老師帶著學，如果自學的話必須進入專業的圈子交流。