简介：今天，首席CTO注释要与您分享如何独立学习人工智能系统。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
这是人工智能的所有课程。如果您有兴趣，可以找出：
第一阶段
前端发展
1.桌面支持和系统管理（计算机操作基金会Windows7）
2.办公室自动化
3. Web前端 - 端设计和布局
4. JavaScript特殊效果编程
5. jQuery应用程序开发
第二阶段
核心编程核心编程
1. Python核心编程
2. MySQL数据开发
3. Django框架开发
4. Flask Web框架
5.全面的项目应用程序开发
第三阶段
爬行动物的发展
1.互联网爬网开发
2.爬行动物项目实践申请
3.机器学习算法
4. Python人工智能数据分析
5. Python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能一部分人工智能
1.培训1：网络完整堆栈开发
2.培训2：人工智能最终项目的实际战斗
Able.Intelligent机器人可以通过自主学习获得知识。
将来，机器人必须具有一定的学习能力。一方面，学习能力是创造知识的基础，另一方面，学习能力也是人工智能具有一般性的先决条件之一。
机器人是表达智力（人工智能产品）的更常见方法。在大数据和物联网时代，机器人将获得更多的含义。一种共同的要求之一。
目前，人工智能领域有几个流行的方向，例如计算机视觉，自然语言处理和机器学习，但是机器学习和独立学习能力的概念仍然不同。
机器学习（包括深度学习）可以在某种程度上找到数据背后的法律，并且学习过程主要反映在算法的培训过程中。算法培训需要大量数据。越好，机器学习越好，在当前的大数据时代吸引了广泛的关注。由于人工智能需要支持数据，算法和计算能力。
因此，在云计算和大数据的时代，人工智能获得了前所未有的发展机会，并且深度学习的效果也得到了极大的改进，这将促进深度学习对实际生产环境。
对于机器人，如果您想拥有独立的学习能力，则需要获得系统支持。这反映了感知部分，思维部分和行动。感知是学习的基础。
随着人工智能技术的发展，未来的机器人将更多地关注学习能力，这也是人工智能时代的重要迹象之一。
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。必须有一定的哲学基础和科学方法来保证。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。
人工智能的首选语言是Python，因此每个人都必须学习Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1.斯坦福大学公共课程：机器学习课程
2.数据分析竞赛Kaggle
3.深度学习 - 作者约书亚·本格奥（Joshua Bengio）
机器学习书单python战斗编程
1. Python进行数据分析
2. Scipy和Numpy
3.黑客的机器学习
4.机器学习行动
人工智能的定义分为两个部分，即人工和智能。最好是人为地理解，而不是有争议的。还有更多的问题，包括智力，涉及意识，自我，思维等问题。意识和思维包括在内。问题的内容，即人工智能的自我学习过程。
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。
一：数学基础。必须掌握AI的最基本，线生成和概率理论。至少您还必须指示高斯功能和矩阵，以了解梯度下降的情况。否则，无法理解模型的基本原理。没有办法谈论它。
两个：编程基金会。当然，如果它是纯算法的研究人员，那么工程能力的要求不会太高，但他们也需要编写源代码。对于进行算法发动机开发或应用程序开发的工程师，代码实施的能力是工作输出的质量和效率。因此，如果您想成为AI工程师，则需要掌握至少一种编程语言，并掌握支持工具，并掌握支持工具，常用的库等（相关建议：“ Python教程”）
3：机器学习的基础。由于人工智能中人工智能的繁荣来自于深度学习相关技术和应用的出色表现，因此最热门的工作招聘无疑是机器学习算法的工程师。因此，经典算法是需要尽可能多地掌握机器/深度学习，常见的神经网络模型，模型调整和训练技术。
四：专业领域的知识基础。人工智能的主要应用领域可以大致分为图像，语音和NLP（自然语言处理）。无论哪个领域，都有大量的专业知识可以掌握。例如，如果您想从事智能驾驶行业的机器视觉工作，那么您需要掌握与图像相关的知识；而且，如果您想制作算法开发的智能扬声器，则需要掌握语音和NLP的知识。
五：对特定行业的深入认知。任何应用程序场景都有其独特的数据结构，并且可以实施的AI应用程序自然与对业务本身的深度了解无可分割。Algorithm工程师需要清楚地掌握哪个模块的掌握AI系统的组成，彼此之间的关系是什么，使用了哪些技术以及用于解决特定问题的实验研究以进行优化1。[Endif]教学质量是否优秀，是否有专业的AI人工智能研发团队，是否可以独立发展教学课程；
2. [Endif]是否存在科学而完美的课程系统，该技术是否保持在最前沿；
3. [ENDIF]是否具有严格的管理系统，严格的教学系统，以及是否不断探索促进学习的方式。
4. [Endif]课程是最新的人工智能项目。
此外，我想提醒所有人：
AI涉及许多数学。许多学习问题并不是很困难，但是符号系统更为复杂，复杂或在操作中表达的身体意义。
结论：以上是CTO首席执行官注释的相关内容有关人工智能系统的相关内容。如果您解决问题，请与更多关心此问题的朋友分享它?