简介：本文的首席执行官注释将介绍如何学习如何学习人工智能的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
人工智能是一门跨学科和新兴学科，基于计算机科学和多学科，例如计算机，心理学和哲学。应用系统中的新技术科学。
人工智能需要什么基础
首先，您需要数学基金会：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，在各个领域中需要一些算法，例如，如果您希望机器人在位置环境中导航并建造；
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。
人工智能专业课程
从课程架构的角度来看，它主要分为四个部分：
第一部分是基本学科，主要涉及数学和物理课程。
第二部分是基本的计算机课程，其中涉及编程语言，操作系统，算法设计和其他课程；
第三部分是人工智能的基本过程，其中涉及基本情报基金会，机器学习，控制科学，神经科学，语言基础等。
第四部分涉及人工智能平台的知识。
人工智能就业状况
可以从事人工智能专业的职位是：分析类别，分析工程师，算法工程师；研发，建筑工程师，开发工程师，运营和维护工程师；管理，产品经理，运营经理。
目前，国内人工智能职位的新毕业生的起薪基本上在10k -20k之间。毕业三年后，平均每月工资超过25K的技术人员基本上实现了薪水，薪水水平，就业满意度，这比全国平均水平好。
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，许多朋友将拥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。
步骤1：查看线性代数。
当您懒得阅读一本书时，您可以直接使用著名的公共类：线性代数，解释效果的效果，以及将来将使用SVD和Hilbert Space；
广告：我总结了一组笔记，而Github-Zlotus/Notes linear-Algebra：线性代数注释。
步骤2：获取库存机器学习算法。
这仍然是因为很懒惰，它是斯坦福大学的著名一所：机器学习课程，吴恩达教授的旧CS229视频，这非常好（算法 - 密歇思安学扣除量代码的目标）。本教程的唯一缺点是没有神经网络引入最近的火灾，但实际上，这也是一个优势。它使我了解该算法具有自己的应用领域。并非所有问题都需要通过神经网络解决；
更重要的是，本课程中介绍的细节是：通用线性模型，高斯系列模型，SVM理论和实施，集群算法以及EM算法的各种相关应用非常详细。
广告：我总结了一组笔记，而github-zlotus/notes-lsju-machine-baning：机器学习笔记
步骤3：尝试使用代码实现算法。
仍然因为懒惰，我继续使用著名的机器学习|Coursera或Wu Enda教授的课程，但这是CS229的简约版本，几乎教导如何快速实现MATLAB中的模型（在这套教程中（本教程教程中，是神经网络的基本概念和实施）。本课程是难度相对较低，而推导过程非常简单，但这也是它的优势 - 我专注于将理论转化为代码。
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步骤4：以完整的功能 - 进度实现模型。
仍然因为懒惰，我发现CS231N的课程视频CS231N 2016年冬季-Youtube，Li Feifei教授班，讲座是Andrej Karpathy和Justin Johnson。在本课程中，您是如此爆炸性?它散布在零?）中。本课程的作业更加亲密。它直接与jupyter笔记本一起安排，该笔记本可以在本地运行并独自检查错误。python和Python系列的科学计算库（Scipy/numpy/matplotlib）主要使用。课堂注释的翻译可以参考。智能单元-Zhihu列，主要由Zhiyou Duke翻译。
更重要的是，本课程对程序员更为专注，因为这与上一步中MATLAB中实现的操作不像算法和模型那样偏见。层的包装/后退，自定义组合层，如何形成网络中的网络，如何集成网络中的批界化和辍学，如何在复杂的模型中进行渐变检查等渐变式检查等等。ImplementRNN及其基本朋友LSTM，编写CNN可视化功能，以帮助调试，Google的Deepdream等等，因此（完成作业后，您基本上可以理解当前流行的各种图片样式转换程序，例如Cysmith/neural-style-tf）。应该指出的是，扬声器A.K非常快。幸运的是，YouTube具有自动生成评论单词的功能。准确率还不错。您可以将其视为字幕。
广告：作业请参阅GitHub -Zlotus/CS231N：CS231N卷积神经网络以进行视觉识别（我在工作中添加了一些派生计算，在工作中添加了一些派生计算?您可以使用它来参考：D）
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
1.找到一些免费书籍。
当Shival Gupta分享了他在学习AI方面的经验时，他强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。这是找到一些免费的AI书籍作为学习人工智能的开始的正确方法。
彼得·诺维格（Peter Norvig）和斯图尔特（Stuart J.，但还包括基本知识，例如贝叶斯推理，第一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人，由Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）是一个不错的选择。
此外，您可以查看免费的书“计算机科学逻辑”，该书解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了解决证书的算法方法。
2.熟悉Python，（C / C ++）和数据结构。
人工智能从业者认为，任何主流语言和非主流语言都可以应用于AI / ML。最大的区别是图书馆 /工具的性能和可用性。
例如，C ++的所有设置都比Java或Python更好，并帮助开发人员最大化硬件功能。另一方面，Python具有非常好的FFI，并且经常与C或C ++一起使用。Octave / Matlab，R，Python，C ++，Java，R和其他语言具有高质量的库。如何使用取决于您想做什么。
一般共识是，它必须熟悉一些具有良好工具箱/库的Python，例如Python。
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
结论：以上是首席CTO的相关内容，请注意如何学习如何学习人工智能。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?