全國(guó)統(tǒng)一學(xué)習(xí)專線 9:00-21:00
要學(xué)習(xí)概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、矩陣論、圖論、隨機(jī)過(guò)程、*化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯理論、支持向量機(jī)、粗糙集、經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯、認(rèn)知心理學(xué)。
人工智能需要學(xué)習(xí)什么
①機(jī)?學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，入門AI必須掌握一些必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是并不是全部的數(shù)學(xué)知識(shí)都要學(xué)，只學(xué)工作上實(shí)際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化等這些。
②數(shù)據(jù)分析里需要應(yīng)用到的內(nèi)容也需要掌握，但不是網(wǎng)上所說(shuō)的從0開始幫你做數(shù)據(jù)分析的那種，而是數(shù)據(jù)挖掘或者說(shuō)是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的東西，比如要知道計(jì)算機(jī)里面怎么挖掘數(shù)據(jù)、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具等。補(bǔ)足了以上數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)，才可以正式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理的學(xué)習(xí)。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、，數(shù)據(jù)方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后臺(tái)開發(fā)、app開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、項(xiàng)目管理，則是一個(gè)學(xué)習(xí)算法的一個(gè)加分項(xiàng)。
④*需要對(duì)人工智能有全局的認(rèn)知，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)兩大模塊，相關(guān)的算法原理、推導(dǎo)和應(yīng)用的掌握，以及最重要算法思想。
人工智能主要是深度學(xué)習(xí)想要學(xué)習(xí)人工智能，先要知道什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是教電腦怎樣從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后做出決策或預(yù)測(cè)。對(duì)于真正的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，電腦必須在沒有明確編程的情況下能夠?qū)W習(xí)識(shí)別模型。
你還需要知道什么叫做深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是機(jī)器在學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷自主深化研究探索，達(dá)到能夠代替人類的經(jīng)驗(yàn)性工作。比如AlphaGo的圍棋學(xué)習(xí)。
當(dāng)然了，人工智能的學(xué)習(xí)少不了編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)包括Python、Java以及人工智能基礎(chǔ)知識(shí)：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對(duì)比的區(qū)別等內(nèi)容。另有工具基礎(chǔ)知識(shí)：opencv、matlab、caffe等。
Python需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有很多，可以按照以下路線進(jìn)行學(xué)習(xí)：
階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語(yǔ)法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級(jí)編程和數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進(jìn)程、隊(duì)列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)等。
階段三：前端開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識(shí)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Html、CSS、開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。
階段四：WEB框架開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進(jìn)階、BBS+Blog實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目開發(fā)、緩存和隊(duì)列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)、Restful
API等。
階段五：爬蟲開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實(shí)戰(zhàn)。
階段六：全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺(tái)開發(fā)等。
階段七：數(shù)據(jù)分析
Python全棧開發(fā)與人工智能之?dāng)?shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。
階段八：人工智能
Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析 、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言翻譯等。
階段九：自動(dòng)化運(yùn)維&開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之自動(dòng)化運(yùn)維&開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計(jì)+主機(jī)管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。
階段十：高并發(fā)語(yǔ)言GO開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語(yǔ)言GO開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：GO語(yǔ)言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。
作為一名計(jì)算機(jī)專業(yè)的教育工作者，我來(lái)回答一下這個(gè)問(wèn)題。
首先，人工智能專業(yè)屬于計(jì)算機(jī)大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景比較廣闊，同時(shí)一系列人工智能技術(shù)也進(jìn)入到了落地應(yīng)用的階段，所以當(dāng)前人工智能專業(yè)也是熱點(diǎn)專業(yè)之一。
人工智能專業(yè)有三個(gè)特點(diǎn)，其一是多*交叉，涉及到計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、控制學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等諸多*，因此整體的知識(shí)量還是比較大的，其二是學(xué)習(xí)難度較大，人工智能本身的知識(shí)體系尚處在完善當(dāng)中，很多領(lǐng)域還有待突破，其三是實(shí)踐場(chǎng)景要求高。
基于這三個(gè)特點(diǎn)，要想在本科階段有較好的學(xué)習(xí)效果，要有針對(duì)性的解決方案。針對(duì)于多*交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)，基于編程語(yǔ)言來(lái)打開計(jì)算機(jī)技術(shù)大門，進(jìn)而學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則被稱為是打開人工智能技術(shù)大門的鑰匙。
其三是要重視為自己營(yíng)造一個(gè)較好的交流和實(shí)踐場(chǎng)景，這對(duì)于學(xué)習(xí)效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關(guān)的課題組。在選擇課題組的時(shí)候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實(shí)踐資源等因素，從這個(gè)角度來(lái)看，學(xué)校的科研資源對(duì)于人工智能專業(yè)的同學(xué)有較大的影響。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或者是考研方面的問(wèn)題，都可以私信我！
很榮幸曾經(jīng)參加過(guò)一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認(rèn)真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報(bào)告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校*生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京*人工智能院長(zhǎng)周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京*人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。
首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：
數(shù)學(xué)分析、高等數(shù)學(xué)、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、*化方法、數(shù)理邏輯。
其次是*基礎(chǔ)課程：
人工智能導(dǎo)引、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、人工智能程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論、知識(shí)表示與處理、模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)。
專業(yè)方向課程：
泛函分析、數(shù)字信號(hào)處理、高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算方法、控制理論方法、機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計(jì)算。
專業(yè)選修課課程：
數(shù)學(xué)建模、矩陣計(jì)算、隨機(jī)過(guò)程、組合數(shù)學(xué)。博弈論及其應(yīng)用、時(shí)間序列分析、編譯原理、隨機(jī)算法、數(shù)據(jù)庫(kù)概論。
這是南京*人工智能本科生四年的課程安排，看起來(lái)課程非常多，但這是一個(gè)培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)只有南京*針對(duì)人工智能專業(yè)開設(shè)了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域方向。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學(xué)習(xí)的領(lǐng)域方向。
如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：
1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學(xué)習(xí)到python基礎(chǔ)、以及人工智能相關(guān)的軟件框架教程，包括相關(guān)人工智能相關(guān)的一些實(shí)戰(zhàn)小項(xiàng)目。
2.吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)
3.吳恩達(dá)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學(xué)習(xí)
4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。
5.吳恩達(dá)cs229（blibli）： 人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論，適合有一定基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。
這些基礎(chǔ)課程學(xué)會(huì)了，可能就算是跨入了半個(gè)門檻，當(dāng)然面試的時(shí)候還欠缺實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗(yàn)，簡(jiǎn)歷上也算是多了一塊實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，增加了你的面試成功率。*，不要參加什么培訓(xùn)機(jī)構(gòu)區(qū)培訓(xùn)，既花錢又學(xué)不到什么東西，*畢業(yè)還會(huì)給你簡(jiǎn)歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對(duì)比市面上99.99%的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)課程靠譜！
接下來(lái)文章會(huì)側(cè)重在以下幾方面
1、零基礎(chǔ)如何進(jìn)行人工智能的自學(xué)（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學(xué)等等。
2、我的個(gè)人感悟，關(guān)于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。
3、好的學(xué)習(xí)資源分享
先說(shuō)一下個(gè)人背景，一本，經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)，上學(xué)時(shí)從未學(xué)過(guò)編程。我這里指的零基礎(chǔ)指的是，沒有編程基礎(chǔ)、沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（數(shù)學(xué)需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會(huì)幫助大家的）。
剛畢業(yè)*年時(shí)，迷茫，不知道做什么。
*階段：邊工作邊自學(xué)爬蟲，失敗
畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學(xué)編程。
最開始學(xué)的是爬蟲，python語(yǔ)言。每天學(xué)6個(gè)小時(shí)，一周五到六天。學(xué)了4個(gè)月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識(shí)夠，可是計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)太薄弱。什么算法、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學(xué)。因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)是完全自學(xué)，沒有人帶，導(dǎo)致我也不知道要學(xué)這些。*階段，失敗，說(shuō)實(shí)話，有點(diǎn)氣餒，那可是每天沒日沒夜的學(xué)習(xí)啊，*卻換來(lái)一場(chǎng)空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。
第二階段：邊工作邊自學(xué)人工智能，成功
面試失敗后，考慮了要把編程基礎(chǔ)學(xué)一下再去面試，還是學(xué)點(diǎn)別的。我的決定是學(xué)人工智能，當(dāng)時(shí)對(duì)這個(gè)比較感興趣。好了，又是學(xué)了半年多，每天學(xué)6個(gè)小時(shí)，一周6天。從機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)到深度學(xué)習(xí)再學(xué)回機(jī)器學(xué)習(xí)。面試，成功地去公司從事機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)工作。不過(guò)實(shí)力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)出身的人強(qiáng)，所以很多時(shí)候也是邊學(xué)邊做，打打雜。
其實(shí)我說(shuō)的很簡(jiǎn)單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過(guò)我未來(lái)經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的分享，幫助大家少走一些彎路。
第三階段：自己干
現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實(shí)編程也只是我的一個(gè)工具，這個(gè)人就是比較喜歡自己做點(diǎn)事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點(diǎn)子，也歡迎隨時(shí)來(lái)找我哦。
十問(wèn)十答：
1、零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學(xué)編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)是個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，你上班的話，能否保證一定時(shí)間的學(xué)習(xí)呢，這個(gè)是你要問(wèn)自己的。我也是邊工作邊學(xué)習(xí)，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時(shí)間學(xué)習(xí)。如果你還在上學(xué)，恭喜你這是你*的機(jī)會(huì)了。
2、該自學(xué)還是去培訓(xùn)班？我覺得自學(xué)就夠了，培訓(xùn)班真是又貴又水。這是我進(jìn)過(guò)培訓(xùn)班的朋友告訴我的。其實(shí)你工作之后會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學(xué)的。如果你連自學(xué)都沒辦法自學(xué)的話，你又怎么能工作。而且，自學(xué)的效率會(huì)更高，當(dāng)然前提是路徑不能錯(cuò)。
3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說(shuō)實(shí)話，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實(shí)是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學(xué)習(xí)不是白學(xué)的。但這不意味著就沒辦法。找準(zhǔn)目標(biāo)，規(guī)劃好路徑，學(xué)習(xí)最必要的知識(shí)，這樣就有機(jī)會(huì)。但是，請(qǐng)做好學(xué)完仍找不到工作的心理準(zhǔn)備。
4、最理想的自學(xué)環(huán)境是怎么樣的？清晰的學(xué)習(xí)路徑+自學(xué)+交流討論的環(huán)境+有人指導(dǎo)
5、人工智能零基礎(chǔ)可以學(xué)嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因?yàn)橐詫W(xué)的東西更多，要求的門檻也會(huì)更高。這個(gè)后續(xù)會(huì)著重講到。
6、學(xué)人工智能需要數(shù)學(xué)嗎？不要因?yàn)閿?shù)學(xué)而望而切步，數(shù)學(xué)是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過(guò)必要的學(xué)習(xí)，是可以達(dá)到入門水準(zhǔn)的。
7、以前沒接觸過(guò)編程，怎么辦？可以學(xué)習(xí)python，這真的是一門對(duì)零基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)很友好的語(yǔ)言了，其他的我不懂。
8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看。一周5-6天，一天6小時(shí)學(xué)習(xí)時(shí)間，4-7個(gè)月，這應(yīng)該是比較正常的。
9、我是怎么堅(jiān)持下來(lái)的？期間有很多次想要放棄，有的時(shí)候是真的看不懂，也沒人教，純自學(xué)，安裝個(gè)工具有什么時(shí)候就要安裝半天，不多說(shuō)，都是淚啊。你的欲望有多強(qiáng)烈，就能有多堅(jiān)持。
10、現(xiàn)在學(xué)編程還來(lái)得及嗎？永遠(yuǎn)都來(lái)得及，學(xué)編程不一定是為了好工作，它更是一個(gè)全新的世界，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多對(duì)自己有幫助的東西。就算以后你不做這個(gè)，我相信這個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程也會(huì)有所收獲。
這是我之后會(huì)寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。
以下系列是暫定的，一篇文章可能會(huì)寫成好幾篇。這個(gè)系列不僅僅以學(xué)習(xí)為目的，目的是為了達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的工作入門標(biāo)準(zhǔn)。并不簡(jiǎn)單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯(cuò)。只是我覺得*，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費(fèi)的更好的資源。第二，練習(xí)的量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠達(dá)到能去找工作的標(biāo)準(zhǔn)。
目錄：
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（1）：機(jī)器學(xué)習(xí)的*學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗(yàn)）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（2）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（數(shù)學(xué)與python，附學(xué)習(xí)資源）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（3）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（數(shù)學(xué)篇詳解）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（4）：機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)準(zhǔn)備（python篇詳解）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（5）：機(jī)器學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（6）：深度學(xué)習(xí)的理論學(xué)習(xí)規(guī)劃（附資源）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（7）：機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)操作（附資源和代碼）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（8）：深度學(xué)習(xí)的實(shí)戰(zhàn)操作（附資源和代碼）
零基礎(chǔ)自學(xué)人工智能系列（9）：找工作篇，需加強(qiáng)的部分（類似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法）
*，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。
首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問(wèn)，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)*目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。
1、學(xué)習(xí)并掌握一些數(shù)學(xué)知識(shí)
高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個(gè)打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運(yùn)算基礎(chǔ)
線性代數(shù)很重要，一般來(lái)說(shuō)線性模型是你*要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來(lái)簡(jiǎn)潔清晰的描述問(wèn)題，為分析求解奠定基礎(chǔ)
概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)過(guò)程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問(wèn)題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機(jī)變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。
再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問(wèn)題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對(duì)各種看起來(lái)無(wú)解但是要解的問(wèn)題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路
有以上這些知識(shí)打底，就可以開拔了，針對(duì)具體應(yīng)用再補(bǔ)充相關(guān)的知識(shí)與理論，比如說(shuō)一些我覺得有幫助的是數(shù)值計(jì)算、圖論、拓?fù)?，更理論一點(diǎn)的還有實(shí)/復(fù)分析、測(cè)度論，偏工程類一點(diǎn)的還有信號(hào)處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
2、掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法
如果有時(shí)間可以為自己建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜，并爭(zhēng)取掌握每一個(gè)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法，我簡(jiǎn)單地總結(jié)如下：
1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（ Square），邏輯回歸（Logistic ），逐步式回歸（Stepwise ），多元自適應(yīng)回歸樣條（ Splines）以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)（Locally Estimated Smoothing）；
2) 基于實(shí)例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector ， LVQ），以及自組織映射算法（Self- Map ， SOM）；
3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge ， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；
4) 決策樹學(xué)習(xí)：常見的算法包括：分類及回歸樹（ Tree， CART）， ID3 (Iterative 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林（Random Forest）， 多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進(jìn)機(jī)（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計(jì)（- ， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機(jī)（ Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Analysis ，LDA)等；
7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望*化算法（ ， EM）；
8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Network）, 反向傳遞（Back ）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-, SOM）。學(xué)習(xí)矢量量化（Learning Vector ， LVQ）；
10) 深度學(xué)習(xí)：常見的深度學(xué)習(xí)算法包括：受限波爾茲曼機(jī)（ Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（ Network）, 堆棧式自動(dòng)編碼器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（ Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square ，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi- Scaling, MDS）, 投影追蹤（）等；
12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， （Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked ， Blending），梯度推進(jìn)機(jī)（ Machine, GBM），隨機(jī)森林（Random Forest）。
3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語(yǔ)言，簡(jiǎn)便，拿個(gè)記事本就能寫，寫完拿控制臺(tái)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(gè)里面*的。
4、了解行業(yè)*動(dòng)態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。
5、買一個(gè)GPU，找一個(gè)開源框架，自己多動(dòng)手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動(dòng)手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。
6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個(gè)領(lǐng)域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等等，生命有限，必須得選一個(gè)方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。
再回答第二個(gè)問(wèn)題，人工智能到底是不是一項(xiàng)技術(shù)？
根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（ ），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說(shuō)道：人工智能是計(jì)算機(jī)的一個(gè)分支，二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多*領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。
綜上，從定義上講，人工智能是一項(xiàng)技術(shù)。
希望能幫到你。
人工智能需要學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容包括：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課*基礎(chǔ)課，包括程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導(dǎo)論、計(jì)算機(jī)原理、 數(shù)字電路 、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、深度學(xué)習(xí)以及認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算金融、計(jì)算生物學(xué)、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等交叉課程。
一、人工智能專業(yè)學(xué)什么
1.認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群
具體課程：認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語(yǔ)言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程
2.人工智能倫理課程群
具體課程：《人工智能、 社會(huì) 與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》
3.科學(xué)和工程課程群
新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)*的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點(diǎn)，同時(shí)必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能*走在正確、 健康 的發(fā)展道路上。
4.先進(jìn)機(jī)器人學(xué)課程群
具體課程：《先進(jìn)機(jī)器人控制》、《認(rèn)知機(jī)器人》、,《機(jī)器人規(guī)劃與學(xué)習(xí)》、《仿生機(jī)器人》
5.人工智能平臺(tái)與工具課程群
具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無(wú)人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)》《 游戲 設(shè)計(jì)與開發(fā)》《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)》《虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)》。
6.人工智能核心課程群
具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問(wèn)題表達(dá)與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等》。
二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)及要求
以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標(biāo)，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架、工具與實(shí)踐平臺(tái)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)、語(yǔ)音處理與識(shí)別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國(guó)際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實(shí)際工程問(wèn)題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。
探索 實(shí)踐適合*高等人工智能人才培養(yǎng)的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法，培養(yǎng)*人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才。
三、人工智能專業(yè)簡(jiǎn)介
人工智能專業(yè)是*高校人計(jì)劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)*人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動(dòng)人工智能一級(jí)*建設(shè)。2021年4月，教育部在研究制定《高等學(xué)校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，并研究設(shè)立人工智能專業(yè)，進(jìn)一步完善*高校人工智能*體系。2021年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2021年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，根據(jù)通知，*共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。
2021年3月3日，教育部公布2021年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。
人工智能是一個(gè)綜合*，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等，因此，我們想要學(xué)好整個(gè)人工智能是很不容易的。
首先我們需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等。很多人可能要問(wèn)，我學(xué)習(xí)人工智能為什么要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實(shí)則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對(duì)象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)*目，這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)能讓我們?cè)趯W(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候事半功倍。
然后我們需要的就是對(duì)算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過(guò)算法對(duì)生活中的事物進(jìn)行計(jì)算模擬，*做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說(shuō)是不可或缺的一部分。
*需要掌握和學(xué)習(xí)的就是編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的，推薦學(xué)習(xí)的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學(xué)習(xí)Java，而Python可以說(shuō)是學(xué)習(xí)人工智能所必須要掌握的一門編程語(yǔ)言。當(dāng)然，只掌握一門編程語(yǔ)言是不夠的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語(yǔ)言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項(xiàng)技能，需要我們花費(fèi)大量時(shí)間和精力去掌握。
人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來(lái)越快速，這得益于計(jì)算機(jī)科學(xué)的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來(lái)，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來(lái)很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來(lái)發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會(huì)錯(cuò)，但正如文章開頭所說(shuō)，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個(gè)行業(yè)所需要的技能才行。
，首先呢，如果你是在校*生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京*人工智能院長(zhǎng)周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京*人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。
首先是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)部分：
人工智能亦稱智械、機(jī)器智能，指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能。通常人工智能是指通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序來(lái)呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過(guò)醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)等的進(jìn)步，有些預(yù)測(cè)則認(rèn)為人類的無(wú)數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。
學(xué)習(xí)python主要有自學(xué)和報(bào)班學(xué)習(xí)兩種方式。
Python目前是比較火，學(xué)習(xí)之后可以從事軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘等工作，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學(xué)習(xí)。
下面簡(jiǎn)單列舉一些學(xué)完P(guān)ython之后可以從事的工作：
軟件開發(fā)，用python做軟件是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟件，還是C/S軟件，都能做。并且需求量還是挺大的；
數(shù)據(jù)挖掘，python可以制作出色的爬蟲工具來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，而在很多的網(wǎng)絡(luò)公司中數(shù)據(jù)挖掘的崗位也不少；
游戲開發(fā)，python擴(kuò)展性很好，擁有游戲開發(fā)的庫(kù)，而且游戲開發(fā)絕對(duì)是暴力職業(yè)；
大數(shù)據(jù)分析，如今是大數(shù)據(jù)的時(shí)代，用python做大數(shù)據(jù)也是可以的，大數(shù)據(jù)分析工程師也是炙手可熱的職位；
全棧工程師，如今程序員都在向著全棧的方向發(fā)展，而學(xué)習(xí)python更具備這方面的優(yōu)勢(shì)；
系統(tǒng)運(yùn)維，python在很多l(xiāng)inux中都支持，而且語(yǔ)法特點(diǎn)很向shell腳本，學(xué)完python做個(gè)系統(tǒng)運(yùn)維也是很不錯(cuò)的。
想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)，你可以考察對(duì)比一下開設(shè)有IT專業(yè)的熱門學(xué)校，好的學(xué)校擁有根據(jù)當(dāng)下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能力，建議實(shí)地考察對(duì)比一下。
祝你學(xué)有所成，望采納。
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想要學(xué)習(xí)Python，需要掌握的內(nèi)容還是比較多的，對(duì)于自學(xué)的同學(xué)來(lái)說(shuō)會(huì)有一些難度，不推薦自學(xué)能力差的人。我們將學(xué)習(xí)的過(guò)程劃分為4個(gè)階段，每個(gè)階段學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，具體的學(xué)習(xí)順序如下：
Python學(xué)習(xí)順序：
①Python軟件開發(fā)基礎(chǔ)
掌握計(jì)算機(jī)的構(gòu)成和工作原理
會(huì)使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發(fā)環(huán)境，并使用print輸出
使用Python完成字符串的各種操作
使用Python re模塊進(jìn)行程序設(shè)計(jì)
使用Python創(chuàng)建文件、訪問(wèn)、刪除文件
掌握import 語(yǔ)句、From…import 語(yǔ)句、From…import* 語(yǔ)句、方法的引用、Python中的包
②Python軟件開發(fā)進(jìn)階
能夠使用Python面向?qū)ο蠓椒ㄩ_發(fā)軟件
能夠自己建立數(shù)據(jù)庫(kù)，表，并進(jìn)行基本數(shù)據(jù)庫(kù)操作
掌握非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB的使用，掌握Redis開發(fā)
能夠獨(dú)立完成TCP/UDP服務(wù)端客戶端軟件開發(fā)，能夠?qū)崿F(xiàn)ftp、http服務(wù)器，開發(fā)郵件軟件
能開發(fā)多進(jìn)程、多線程軟件
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨(dú)立完成后端軟件開發(fā)，深入理解Python開發(fā)后端的精髓
能夠獨(dú)立完成前端軟件開發(fā)，并和后端結(jié)合，熟練掌握使用Python進(jìn)行全站W(wǎng)eb開發(fā)的技巧
④Python多領(lǐng)域開發(fā)
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件
能夠熟練使用Python庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
招聘網(wǎng)站Python招聘職位數(shù)據(jù)爬取分析
掌握使用Python開源人工智能框架進(jìn)行人工智能軟件開發(fā)、語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別
掌握基本設(shè)計(jì)模式、常用算法
掌握軟件工程、項(xiàng)目管理、項(xiàng)目文檔、軟件測(cè)試調(diào)優(yōu)的基本方法
想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)，你可以考察對(duì)比一下開設(shè)有IT專業(yè)的熱門學(xué)校，好的學(xué)校擁有根據(jù)當(dāng)下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能，南京北大青鳥、中博軟件、南京課工場(chǎng)等都是不錯(cuò)的選擇，建議實(shí)地考察對(duì)比一下。
祝你學(xué)有所成，望采納。
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