“人工智能”一词最早于1956年在达特茅斯学会提出，此后研究人员发展出许多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展.人工智能（AI），英文缩写为AI。它是研究和开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的本质，并制造出一种以类似于人类智能的方式做出反应的新型智能机器。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能自诞生以来，理论和技术日趋成熟，应用领域也不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的科技产品，将是人类智慧的“容器”。人工智能不像其他编程一样，需要特定的计算机语言来开发它。人工智能领域包括大量的计算机技术。让我一一告诉你。很多人都知道，不管学什么编程，数学知识一定要好，而搞算法的那群工程师的数学水平就更好了。Stage1——高等数学和人工智能基础，其中高等数学是必修课。高等数学包括数据分析、概率论、线性代数、矩阵、凸优化等，良好的数学基础也有助于学生在后续课程中更好地理解机器学习和深度学习的内容。同时，对于人工智能的研究也尤为重要，比如人工智能中的智能很大一部分是基于“概率论”实现的。Phase2-python进阶应用需要python进阶应用。Python语言在人工智能中有着不可或缺的地位。机器学习非常复杂和庞大，通常涉及组装工作流和管道、设置数据源以及在内部和云部署之间进行拆分。Python可以更好地处理数据管道。它使我们更容易学习机器学习。阶段3-机器学习从机器学习开始。机器学习涉及很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和学习。然后根据实际情况做出判断和反应。比如语音识别，从外部用户获取你身体上的语音数据，然后用算法进行分析，最后识别为文本显示在你的设备上。阶段4-数据挖掘数据挖掘用于收集和分析数据。顾名思义，数据挖掘就是对数据进行挖掘，利用算法对数据进行收集，然后进行分析，模拟出人类原始的学习形式。数据挖掘涉及到很多知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。第五阶段——深度学习DeepLearning。深度学习是机器学习的一个分支。它是一种实现机器学习的技术。同时，深度学习也为机器学习带来了很多实际应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概览、CNN卷积神经网络、递归神经网络、自编码器、sequence-to-sequence网络、生成对抗网络、孪生网络、小样本学习技术等讲解深度学习相关算法。Phase6-自然语言的自然语言处理。自然语言处理一直是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。自然语言就是中文、英文等语言。这种语言一直是我们物种的专有特权。这个阶段的自然语言处理是让机器能够理解和处理自然语言。阶段7——图像处理图像处理是计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。它已被广泛应用于各个领域。完成学习人工智能或其他任何事情都不会在一夜之间发生。而小编只是在帮你理清思路，不让你误入歧途。而真正想要学成精通，还需要自己不懈的努力和坚持。快点！！照顾你！！
