简介：今天，首席CTO注明要与您分享如何学习如何学习普通人工智能。如果您可以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！
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
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。
对于人工智能进入，主要是研究数学和神经网络学习的基本知识和编程语言。以下分析可以很好地学习这三个点。
1.数学，人工智能的基本知识主要是模拟人类智能，并在模拟过程中预测或法官，因此它将需要一定的逻辑能力。实际上，它可以理解为数学的基本知识。一般来说，数学知识可以应付人工智能的使用，因此无需担心这一点。通常，指南号的定义，左导数的数量，右衍生物的数量，指导功能，几何功能，几何功能意义，物理意义，公式的基本功能，四个操作规范，复合函数指导规则，神经网络激活函数解决方案的指南函数，神经网络激活函数的解决方案，神经网络的解决方案激活函数，解决方案，高级别导数，衍生和函数单调性，极端定理，指南数量和功能Neuthene，一个 - 美元函数taylor膨胀等等。
2.编程语言，编程语言是一种特殊的编程语言。该语言由每个字符组成，然后形成独特的信息。这种信息可以是“智能的”。工作人员有时会成为“代码农民”。我相信每个人都不应该不熟悉。语言只要您掌握了基本语法，例如循环控制，切片操作，数据类型，收集操作，常用的构建 - 功能，功能编程，类和对象，继承，装饰，生成器，等等。
3.神经网络，神经网络通常是指生物神经网络和人工神经网络。生物神经网络是生物脑神经元，主要是细胞和联系等网络。它还可以帮助生物思考和行动。人工神经网络是一种数学模型，模仿动物神经网络的行为进行分布式平行信息处理。网络依赖于系统的复杂性，并调整大量内部节点之间的关系以实现处理信息的目的。人工神经网络：类似于类似于脑神经概要的结构的数学模型，以获取信息。在工程和学术界的处理中，通常被称为“神经网络”或神经网络。对于神经网络，野生和卷积的计算，卷积计算，权力共享，步步步骤，填充模式，池池，CNN卷积神经网络的TF实现，CNN分类MNIST编号ID分类项目案例案例案例案例案例案例案例案例案例案例。
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。
许多初学者非常困惑地如何从零学习人工智能。毕竟，人工智能一听到他的声音就特别高，使人们感到从零学习中学习人工智能更加困难。
如果从头开始学习人工智能，通常需要学习Python的基本部分。在了解Python之后，我们还需要学习云计算和数据分析。然后，我们需要专注于学习人工智能内容，例如机器学习。人工智能内容的学习包括学习Tensorflow，Keras，CNN，RNN，RNN，算法模型，财务风险控制模型和其他内容，这相对难以实现增加，但是如果您想找到一份好工作，这些是重要的知识点。
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初学者如何从零来学习人工智能，您在阅读后了解吗？如果您不明白，您可以在右下角问妹妹！
结论：以上是首席CTO相关人工智能的相关内容，请注意普通人工智能如何学习和总结它。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?