如何學習人工智能

　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。現在隨著時代的發展，AI的應用也越來越廣泛了，那么今天小編就為大家介紹一下該怎么入門人工智能。

　　人工智能雖然經過了60多年的發展，期間也有眾多著名科學家的參與，但是目前人工智能領域的發展依然處在初級階段，整個人工智能領域還有大量的課題需要攻關，所以目前人工智能領域更關注中高端人才。

　　要想系統的學習人工智能一方面需要具備扎實的基礎知識，另一方面還需要通過具體的崗位實踐(課題研發)來完成，因為目前人工智能領域的很多方向還依然有待完善，所以對于初學者來說選擇一個方向并完成入門學習是比較現實的選擇。

　　人工智能的入門學習需要具備以下知識結構：

　　第一：編程語言。編程語言是學習人工智能的基礎內容之一，掌握了編程語言才能完成一系列具體的實驗。推薦學習Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學，實驗環境也易于搭建，另一方面原因是Python語言有豐富的庫支持。目前Python語言在人工智能領域有廣泛的應用，包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等方向。

　　第二：算法設計基礎。目前人工智能的研究內容集中在六個大的方向上，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學，這些內容都有一個重要的基礎就是算法設計，可以說算法設計是研究人工智能的關鍵所在。學習算法設計可以從基礎算法開始，包括遞歸、概率分析和隨機算法、堆排序、快速排序、線性時間排序、二叉樹搜索、圖算法等內容。

　　第三：人工智能基礎。人工智能基礎內容的學習是打開人工智能大門的鑰匙，人工智能基礎內容包括人工智能發展史、智能體、問題求解、推理與規劃、不確定知識與推理、機器學習、感知與行動等幾個大的組成部分。

　　在完成以上內容的學習之后，最好能參加一個人工智能的項目組(課題組)，在具體的實踐中完成進一步的學習過程。

　　隨著大數據的發展，人工智能也進入了一個全新的發展時代，對于基礎薄弱的初學者來說，通過大數據進入人工智能領域也是一個不錯的選擇。

　　人工智能學習最佳途徑：

　　1、尋找一些免費的書籍

　　尋找一些免費的AI書籍作為自己學習人工智能的開始，是正確的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書就很不錯。本書不僅介紹了基本的人工智能概念和算法(專家系統、深度優先和廣度優先搜索、知識表示等)，而且還包括基礎知識如貝葉斯推理，一階邏輯，語言建模等。

　　對于那些對深度學習感興趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學習》(自適應計算和機器學習系列)一書是不錯的選擇。此外，可以看看《Logic For Computer Science》這本免費書，它解釋了計算機科學的數學邏輯，并強調了求解證明的算法方法。

　　2、熟悉Python，數學知識

　　第一步：你需要掌握一門人工智能領域常用的編程語言，Python或者R語言都可以，掌握其中一種即可;我個人推薦你學習Python語言，因為Python很火，功能強大。在這里你只需要花一周的時間把Python基礎掌握牢固即可，如怎么樣定義變量、怎么樣操作元組、怎么樣自定義函數等;

　　第二步：你需要補習數學知識，你是零基礎的話，就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。也有人有疑惑，為什么人工智能需要數學相關的知識呢?因為數學知識一直貫穿在人工智能深度學習各個模型當中，理解公式的原理和應用，以及公式的推導過程，幫助各種神經網絡的參數調整，才能靈活運用創造新的算法模型。

　　3、機器學習

　　有關機器學習領域的最佳介紹，請觀看Coursera的Andrew Ng機器學習課程。 它解釋了基本概念，并讓你很好地理解最重要的算法。

　　(1)有關ML算法的簡要概述，查看這個TutsPlus課程“Machine Learning Distilled”。

　　(2)“Programming Collective Intelligence”這本書是一個很好的資源，可以學習ML 算法在Python中的實際實現。 它需要你通過許多實踐項目，涵蓋所有必要的基礎。

　　這些不錯的資源你可能也感興趣:

　　(1)Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 課程)

　　(2)Tom Mitchell 在卡梅隆大學教授的 Another course on ML(另一門ML課程)

　　(3)YouTube上的機器學習教程 mathematicalmonk

　　4、計算機科學

　　要掌握AI，你要熟悉計算機科學和編程。

　　如果你剛剛開始，我建議閱讀 Dive Into Python 3 (深入Python 3)這本書，你在Python編程中所需要的大部分知識都會提到。

　　要更深入地了解計算機編程的本質 - 看這個經典的 MIT course (MIT課程)。這是一門關于lisp和計算機科學的基礎的課程，基于 CS -結構和計算機程序的解釋中最有影響力的書之一。