简介：许多朋友问有关如何普及人工智能学习的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
人工智能学习的进入需要以下知识结构：
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基本内容之一。只有掌握编程语言，才能完成一系列特定的实验。建议学习Python语言。一方面，原因是Python语言简单易懂，并且实验环境易于构建。另一方面，原因是Python语言具有丰富的库支持。在目前，Python语言被广泛用于人工智能领域，包括机器学习，自然语言处理和计算机视觉。
第二：算法设计基础。在目前，人工智能的研究内容集中在六个主要方向上，即自然语言处理，知识表示，自动推理，机器学习，计算机视觉和机器人技术。这些内容具有重要的基础。Algorithm Design是研究人工智能的关键。学习算法设计可以从基本算法开始，包括递归，概率分析和随机算法，堆栈分类，快速分类，线性时间排序，二进制树搜索，二元树搜索，二元树搜索，图，图，图，图，图算法和其他内容。
第三：人工智能基金会。对人工智能的基本内容的学习是打开人工智能之门的关键。人工智能的基本内容包括人工智能发展的历史，智能机构，解决问题，推理和计划，不确定的知识和推理，机器学习，感知和行动等。
完成上述研究后，最好参加人工智能项目团队（研究小组），以完成特定实践中的进一步学习过程。
人工智能进入需要掌握这些知识：
1.基本数学知识：线性代数，概率理论，统计和地图理论
2.基本计算机知识：操作系统，Linux，网络，编译原理，数据结构，数据库
3.编程语言基础：C/C ++，Python，Java
4.人工智能的基础知识：ID3，C4.5，逻辑回归，SVM，分类器和其他算法，自然界的差异和其他算法。
5.工具的基本知识：OpenCV，Matlab，Caffe，等。
要进入人工智能行业，我们必须首先具有一定的数学技能，因为人工智能与传统的互联网位置不同，例如应用程序开发，网络开发，游戏开发等，首先要研究51CTO大学人工智能课程，该课程是将有帮助。人工智能逐渐从数学中的“方法理论”进化。当今人工智能使用的大多数方法都被数学家使用来处理一些更难代表的非线性功能。随着计算机性能的改善，计算机工人，统计学家开始尝试解决一些分类。这种“近似性理论”的问题。从总体发展为当前的人工智能情况。现在它属于人工智能行业的发展，可用的API功能较少，因此有必要自己编写算法。
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。
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。
让更多的人了解人工智能，想了解人工智能的发展或了解人工智能的基本应用，您需要首先了解一些基本概念。首先是对人工智能的理解。
根据人工智能的广泛概念，最早的计算机也是一种人工智能，但是当计算机首次发明时，它被用于存储和计算数据，因此该时代的智能被称为操作智能。
实际上，人工智能的核心是机器学习和深度学习。他们的基础是编程（Python/c ++等）和数学（较高的数学/线性代数/概率理论等）。
详细介绍：
随着后来技术的发展，它已经进入了我们目前所处的感知情报时代。智力感知的特征是我们可以感知自己并向外界提供反馈。
但这还远非真正的智力，因为真正的智力需要自我思考，并且具有一定的推理能力，因此以下时代称为认知智能时代。智慧是对计算机程序具有一定的认知能力。
目前，计算机不仅可以感知外界，而且可以具有某些推理和决策能力。可以根据当前图像，语音，语言和其他信息全面考虑它，并选择下一个行为。
当然，这仍然不是人工智能的最终形式。人工智能的最终形式称为创造智能。顾名思义，当时的人工智能具有人类拥有和没有的所有智力。创造了与您自己的智能身体等同的几个智慧。行业不同阶段的智力工资也很大。
要学习人工智能，您必须首先了解人工智能是什么。夫人人工智能是一台智能机器，它是指制造人工智能的过程。人工智能模仿人类思维方法来使计算机能量智能思维。人工智能基于人脑的研究，学习和工作方法，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
步骤1：选择研究领域
人工智能包括许多细分市场，包括可视化，图像识别和智能机器人。如果您想学习人工智能，则必须在学习之前选择您感兴趣的方向，并从方向学习。知道您要在了解行业之后想要走的方式。绿树和咀嚼并不烂，您也不会主张每个领域尝试。选择一个方向在-Depepth Research中学习。选择方向后，您需要学习步骤逐步。
步骤2：与数学基础作斗争
数学是打开科学之门的关键，数学知识是基础的基础。基础知识包含处理智能问题的基本思想和方法，这也是理解复杂算法的基本要素。
数学基础包括较高的数学，概率理论和线性代数。更高的数学主要包括常数E，指南号，信息熵和组合号，梯度减少，牛顿方法等。概率理论主要包括概率理论，经典模型，共同概率分布，大数定理和中央有限定理以及协作差异（矩阵矩阵（矩阵矩阵）和相关系数，最大值，最大值和最大的后测试估计；矩阵包括线性空间和线性转换，状态传输矩阵，特征向量，矩阵的相关乘法，矩阵的QR分解，对称矩阵，正交矩阵矩阵，Zhengding矩阵，Zhengding Matrix，SVD Matrix的SVD分解，Matrix Mapprix Mapping/投射/投射，投影/投射，投影/投射，预测/投射，在新生课程的第一年几乎学到了学历。还有一个颠簸优化，掌握基本概念，凸集，凸功能，凸优化标准形式，例如标准形式的标准形式。
步骤3：掌握计算机语言
每种语言都有其优点和缺点，可以与理解后选择的分割字段一起选择。
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。Python非常有效，效率高于Java，R和Matlab，这更简单地学习开始。，octave / matlab，r，java，r或其他语言，如何选择取决于您想做什么。
步骤4：使用开源框架
选择GPU，找到开源框架，自己训练深神网络，编写更多代码，并执行与人工智能相关的一些项目。通过实践来统一您的理论知识，并手工提高您的实践能力。
步骤5：扩大您的愿景
了解行业中最新的发展和研究结果，例如经典论文，该领域专家共享的知识，以及通过在该领域与更多专业的沟通和学习来增强您的愿景和技能。Github，搜索热门项目，并通过练习和提高您的实际能力来提高您的技能。
步骤6：在 - 深入研究中，成为该领域的牛
当您掌握基本知识和理论时，您也具有实践能力，愿景和思维能力位于同一行业的最前沿，并且您积累了丰富的项目经验。然后恭喜，您已经成为专业领域的牛。但是，学习不能停止。每个行业都在不断变化。有必要敏锐的见识并及时跟上行业的序言。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，介绍了如何普及人工智能学习。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。