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(fā)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(tǒng)的一門新的技術科學。現(xiàn)在隨著時代的發(fā)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(jīng)過了60多年的發(fā)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(fā)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(tǒng)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(fā))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(xiàn)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(huán)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(fā)展史、智能體、問題求解、推理與規(guī)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(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能也進入了一個全新的發(fā)展時代，對于基礎薄弱的初學者來說，通過大數(shù)據(jù)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(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)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(shù)學邏輯，并強調了求解證明的算法方法。

　　2、熟悉Python，數(shù)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(shù)等;

　　第二步：你需要補習數(shù)學知識，你是零基礎的話，就先將高等數(shù)學基礎知識學透，從基礎的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)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(shù)學相關的知識呢?因為數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)調整，才能靈活運用創(chuàng)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(xiàn)。 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(jīng)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。