简介：今天，首席执行官指出，要与您分享如何从零学习人工智能中学习。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！
人工智能不适合基于零的朋友学习。
第一个也是最重要的是，这条线具有教育的门槛。建议至少计算机/数学/统计数据正在研究或已经进入该行业。在人工智能行业，例如成为数据科学家，至少需要硕士学位，医生更加香。
第二个是技术困难。人工智能需要更高的数学（例如两极分化），线性代数和统计知识，并且需要精通python等编程语言，这对线上的人来说并不困难，但对于零基础可能很难。
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。
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。
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。
结论：以上是首席CTO注释的全部内容，每个人都如何从零学习中学习人工智能。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。