简介：许多朋友问有关如何学习人工智能自我学习的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
首先，人工智能是一门综合学科，如楼上所述，本身分为多个方面，例如神经网络，机器识别，机器视觉，机器人等。对于一个人来说，学习所有人工智能并不容易。想知道需要如何编程人工智能。您怎么说好？他是一种主要在语言中灵活使用的语言。大多数机器人模拟使用混合编程模式，即使用多个编程软件和语言组合。这样做的原因是弥补语言之间的缺点。C ++在硬件接口和Windos连接中更为突出，MATLAB在数学模型的计算中更为突出。如果您仅学习人工智能算法，那么Prolog就足够了。如果您想开发机器仿真程序，VC ++ MATLAB应该了解更多。要了解您要购买的内容。我只能向您介绍我所读过的书，您可以自己接受。
1.就人工智能算法而言：第三版的“人工智能和应用”，人工智能和知识项目。只需购买这两本书之一。第一本书感觉简单而全面。实际上有许多这样的书。大多数书重复内容的内容，因此要购买一两个书。
2.就机器视觉算法而言：在机器视觉应用程序的工业化生产中，大多数“机器视觉算法和应用程序”都提到了。在内容方面，它不是很简单。建议不要学习作为条目教科书。
3.关于机器人技术：“机器人技术手册”的新版本日语翻译书可能是互联网上丹登（Dangdang）上网上唯一的书。这本书是从基本到应用程序和某些机器人的全面的。买一个。
2.学习人工智能AI需要以下大多数基础知识：
1.数学基础：较高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析。
2.算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等。当然，各个领域都需要算法，例如允许机器人在位置环境导航和地图中研究SLAM；简而言之，有许多算法。它需要时间来积累。
3.您需要掌握至少一种编程语言。毕竟，仍需要对算法的实现进行编程；如果更深入的硬件，一些基本课程至关重要。
人工智能通常要求研究生上学。本科生只是一点点水。毕竟，所需的基本课程太大了。
1.演奏基础，学习高数字和Python编程语言
更高的数学是学习人工智能的基础，因为人工智能将设计大量数据和算法，并且这些算法源自数学，因此您需要了解算法，您需要学习一些高知识知识首先。首先，了解更高数学的基本知识，然后从基本数据分析，线性代数和矩阵开始。只有基础是按一层积累的，您在逻辑上不可能看到一个人学习一个，然后学习Python编程语言。Python拥有丰富而强大的图书馆。它非常适合人工智能学习的基本编程语言。一方面，Python是一种脚本语言，很简单。您可以编写记事本，并且可以在编写控制台后运行。此外，Python非常有效，效率高于Java，R和Matlab。尽管MATLAB中有许多数据包，但最低效率是这四个中的最低效率。
2.在舞台上晋升，开始学习机器学习算法
掌握了上述基础后，我们必须开始学习机器学习的算法，并通过案例练习加深理解和掌握。毫无疑问，机器学习是当前数据分析领域的热门内容。许多人或多或少地使用机器学习算法。每日工作。有许多用于机器学习的算法。许多时代的混乱是，许多算法是一种算法，并且从其他算法中扩展了一些算法。还有许多机器学习的小型案例等待着您挑战。正面精通，当然，进入深度学习要容易得多。
3.持续挑战，联系深度学习
深度学习需要大量标记的数据来训练模型，因此您可以掌握一些数据挖掘和数据分析技能，然后使用它来训练模式。您可能在这里怀疑。据说深度学习似乎有很多神经网络。看起来很复杂。编辑这些神经网络并不难。您可以放心。网络模型被封装在各自的框架中，您只需要致电即可。
了解AI的一般步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）学习AI知识的系统；
（5）执行一些AI应用程序；
1了解人工智能的背景知识
人工智能中有许多概念，例如机器学习，深度学习，神经网络等，使初学者感到人工智能是神秘的且难以理解的。当我首次开始学习时，我知道这些名词的含义。不要深入学习。研究了一段时间后，我自然知道这些概念所代表了什么。
人工智能是一门跨学科的学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能的两个最重要方面。这些文章在“ Zhiyun AI列”之前的文章“知道人工智能”也引入了它。尚未阅读的学生可以看一看。
下图是人工智能学习的一般途径：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师，在系统学习AI之前，他们通常会补充一些数学或编程知识。如果您的数学和编程更好，那么学习人工智能会容易得多。
许多学生在提到数学时会害怕数学。但是，可以说学习人工智能无法解决。在进入阶段，它不需要太高的数学，主要数学，线性代数和概率理论，即第一和第二的数学知识学者已经足够了。如果您想从事机器学习工程师的工作或从事人工智能，那么您应该更多地了解数学。良好的数学将是工作的主要优势。
Python在机器学习领域非常受欢迎。可以说，使用最可编程的语言，因此还需要掌握Python编程。在许多编程语言中，Python是一种相对易于学习和使用编程语言。学习python将受益匪浅。
3熟悉机器学习工具库
人们现在意识到人工智能，主要基于一些机器学习工具库，例如Tensorflow，Pytorch等。
在这里，我建议每个人都学习pytorch.pytorch非常受欢迎。它易于使用机器学习工具库。有些人评估Pytorch“它的表现如何，但使用非常舒适。”
当您第一次学习人工智能时，您可以首先运行工具库的官方网站的示例，例如MNIST手写标识。这将对人工智能有感知的理解，消除最初的陌生性。然后，您可以查看代码。里面。您会发现神经网络的程序并不复杂，但是关于神经网络的原理和培训有很多问题。这是一件好事，因为学习问题将更加有效。
4系统学习人工智能
这里的人工智能主要是指机器学习，因为人工智能主要是通过机器学习实现的。
机器学习的三个主要部分：
（1）传统的机器学习算法，例如制造树木，随机森林，SVM等。这些被称为传统的机器学习算法，这些算法与深度学习有关。
（2）深度学习是指深层神经网络，目前可以说是最重要，最重要的人工智能知识。
（3）加强学习源于控制理论，有时转化为增强的学习。深水学习可以与增强学习形成深度增强学习的结合使用。
这里需要知道的是，深度学习并不难学习。对于某些工程学专业的研究生，通常只需要几个星期才能开始，并且可以在实用应用中培训一些神经网络。但是，对深度学习的深入了解并不容易。通常需要几个月。
传统的机器学习算法有很多类型，并且某些算法将具有很多数学公式，例如SVM。这些算法并不容易学习，因此您可以首先学习深度学习，然后慢慢补充这些传统算法。
强化学习更加困难。通常，有必要继续学习两个或三个月才能理解。
5您执行一些AI应用程序吗
在学习了几个星期的深度学习之后，您可以尝试执行一些AI应用程序，例如图像识别，样式迁移，文本诗歌的产生等。学习的效果会更好，它将逐渐逐渐加深对神经网络的理解。
该方法如下
1.人工智能零很难实现自我研究的条目，并且需要很长时间才能操作。但是，如果您想通过人工智能零开始自我学习，可以通过相应的视频，相应的课程和相应的设备来学习。然后，您可以意识到人工智能的自我研究
我真的很想学习人工智能。培训课程的学费太贵了。家里的条件不是特别好。我忍不住要使用父母的微薄工资。我想通过自我学习人工智能，养家糊口并改变我的命运。那么如何学习人工智能以迅速开始？当然，请参见下面。
通常通过阅读和视频引入自我学习。现在，关于互联网上的人工智能有很多知识。但是，毫无夸张地说，昆明·贝达·杰德鸟（Kunming Beida Jade Bird）发现了很多基于零的小白色自我学习人工智能。如果您直接阅读本书，那么很容易进入云。可以说，人工智能从遗弃中进入...
因此，建议首先了解什么是人工智能，并招募网站以查看现在需要什么样的技能，这是一个粗糙的方向。Beginners最好通过视频学习人工智能。例如，Wu Enda教授的机器学习教授，麻省理工学院的线性代数视频等。来到我们的北京大学玉鸟的官方网站，查看要学习的人工智能。
人工智能是一门跨学科的学科，其中包含许多学科。您需要了解计算机的知识，信息理论，控制理论，地图理论，心理学，生物学和热力学。
人工智能学习路线的最新版本在这里：
首先，您需要数学基础：更高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次，需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法和其他算法；
当然，各个领域都需要一些算法。例如，如果您希望机器人在位置环境中导航和构建地图，则需要研究SLAM；
许多算法需要时间积累。
然后，您需要掌握至少一种编程语言。毕竟，仍需要对算法的实现进行编程；如果它深入了硬件，一些基本课程至关重要。
人工智能通常要求研究生上学。本科生只是一点点水。毕竟，所需的基本课程太大了。
刚才提到的每个学科都是广泛而深刻的，但与此同时，许多事情都是相关的。当您学习很多知识和某个基础时，您将通过查看相关知识来触摸课堂。这很容易。这样做的关键是要有自己的思考，并且不可能被蒙上阴影。一切后，人工智能是一门正在发展并具有无尽的挑战和乐趣的学科。
结论：以上是首席CTO注释编制的人工智能自我学习相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?