指南：本文的首席执行官注释将介绍如何学习人工智能项目的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
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。
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。
当然，您可以学习自己。作为新时代科学发展快速发展的产品之一，人工智能极大地促进了人们的生活并改善了人们的生活经验。作为新兴行业之一，许多朋友都会有一个对它的浓厚兴趣，因此让我们谈谈如何学习今天的人工智能，以及分享一些网站以学习人工智能以供您参考。
首先，人工智能是计算机的分支。他是科学技术发展的重要产物，也是科学和技术的强烈体现。如果您决定学习人工智能，当然，您可以学习任何东西。第一步是首先了解您的内容想学习。以人工智能为例。我们必须首先了解该领域和一些相关的基本知识。
1.什么是人工智能？
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，它研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。我们了解基础知识后，我们必须定义下一步，也就是说，为什么我们要学习这个专业，也就是说，我们想带他去做什么？那就是要清除目的。
人工智能
您的目的是什么？您想进行基础学术研究，对简单理解或将其用作特定的就业方向更感兴趣，然后我们想了解这个问题，以基于他学习这个专业。人工智能等方向。例如：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人技术，语言和图像理解，基因编程机器人工厂，自动编程，航空航天应用程序，庞大的信息处理，存储和管理，存储和管理，高管无法执行或复杂- 无法执行的规范任务。
选择相关的学习场所是最有效的。
好吧，让我分享一些有关学习人工智能的网站
网站1：美国人工智能协会（网站：）
美国人工智能协会的官方网站
作为美国的非营利科学社会组织，它主要致力于研究机器的智能思维和智能行为。为人工智能领域的研究人员和投资者提供指导也是AAAI的实际内容。
网站2：智能代理家庭（Agentland网站:)
智能代理人之家（官方网站
智能代理是人工智能的应用之一。在中学的人工智能课程的教学中，适当地引入了智能代理的基本概念和工作原则，学生可以与智能代理实例与学生互动。人工智能课程是根据智能代理中的个人经验。PS：可以用作进入学习的基础。
好吧，以上是人工智能的基本理解和自我学习方法。有兴趣的朋友可以学习。
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。
建议报告培训课程。这是相对较高的学习。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
结论：以上是有关如何学习如何学习由首席执行官注释的人工智能项目的相关内容的摘要。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?