人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

1. 非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

2. 监督式学习中常见的有：

• 回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。
• 决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）
• 深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

人工智能是一个相对年轻的领域。这个领域提供的课程不多。研究人工智能的最佳方法是首先阅读关于人工智能的白皮书。然后可以在课程的帮助下学习。如果你正在工作，可以用在线课程。

三种主要方式。

一个是通过学校了解计算机科学。学习更多关于计算机编程的方式。

1、掌握一些数学知识，比如说，高数，概率论，数理统计等，还有常见的算法等

2、掌握一门编程语言，比如说Python，在人工智能这方面用的比较多；

把学校的课余时间充分的利用起来，学习技术，到达企业的要求，那些数学知识得靠自己多练习；

想学习Python的话，可以到“ 如鹏网 ”上去看一下，有详细的课程体系，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，把课余的可支配的时间充分的利用起来，也有更多的时间来练习，夯实基础；

人工智能是我的主要研究方向之一，同时我也在带相关方向的研究生，所以我来一下这个问题。

人工智能是近几年科技领域的热点，随着大数据的不断发展，机器学习（包括深度学习）得到了一定程度的发展，目前在自动驾驶等领域已经有了较为广泛的应用。相信随着物联网、大数据和云计算的落地应用，人工智能领域将会陆续释放出大量的发展机会，所以当前不少大型科技公司都陆续开始布局人工智能领域，市场也因此需要大量的人工智能专业人才。

由于人工智能人才的培养周期比较长，对于基础知识的要求比较多，所以早期的人工智能人才培养仅在研究生阶段开展，但是随着市场对于人工智能人才的需求量在持续增加，所以目前一些教育资源比较丰富的高校也陆续开始在本科阶段开设了人工智能专业。

对于人工智能的初学者来说，要想入门人工智能专业，应该从以下几个方面入手：

第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。

学好人工智能离不开三部曲。培养信心和热情，打牢专业基础，建立人工智能思维

第一部曲，培养信心和热情

信心是学习基础，热情是成功之道。人工智能的内容很庞大，知识很多，要学好人工之类必须要有信心和热情，这种信心和热情不是短期的暂时的，而是长期坚持坚定不移的。遇到困难，也不会放弃的。那么如何才能够做到呢？

• 首先是从认识了解开始。

我们要了解人工智能大致的渊源和发展。我们可以从一般性的科普文章来了解，把大致的内容弄清楚，另外我们也可以从一些案例，典型人物的角度来了解，特别是从一些成功人士的介绍，人物传记当中了解人工智能的一些基本情况。我们也可以从一些成功的企业身上学习人工智能。

这样学习，不断有利于我们去增强对人工智能这个专业的了解，而且对它的现状和未来发展趋势，前景都增加了解。这样能增强我们的信心，增加我们对人工智能的热爱。

• 其次，概览式了解专业知识结构

培养信心和热爱这个基础工作还有一些非常好的办法，那就是对人工智能的整个专业结构和体系要先了解。

这要看你想学习的目的，如果是想要成为人工智能工程师，那么就要学习如何写代码。比较建议入门选python，这个各种网课也很多。

最近也正好是疫情期间，有比较多的大块的时间。你可以去各种网课平台，选一门Python零基础的可，花1到2周的时间去了解基础的语法知识。

python因为使用的人很多，有各种非常便利的库，后期可以去github上多找找别人的分享。有基础的语言基础后，就可以开始上硬菜啦。想推一个私下比较喜欢，也比较老牌的课。是吴恩培老师的machin learning课，这个客不是仅仅从变成的角度来讲，还会教一种思维方式。因为上的人多了，这个课不仅有全中文的字幕，还有“学长”们整理的厚厚的笔记，都可以让你在学习中事半功倍。

上完这个课以后，可以再根据自己喜欢的方向，去了解一些细的分支，自然语言识别也好，图像算法也罢，兴趣才是最好的老师。只有有兴趣了，你才会愿意花很多时间去解决问题。问题被解决的时候的快乐，会让你觉得一切付出都值得。

如果只是想要了解这个行业在做什么，可以去看一些相关的演讲，和行业分享。演讲推荐去B站，有很多分享，包括对整个行业的认知，和一些小项目的私人分享，都是非常值得了解的。

人工智能包含的领域很广，包含深度学习，智能机器人，语言识别，视觉内容识别，搜索引擎等等，楼主可以先了解这些领域，然后选择一个自己感兴趣的领域去深入研究，本人认为学习人工智能要从以下几个方面入手

首先，要打好基础知识，人工智能领域涉及到的算法和知识点比较多，在学习人工智能之前好掌握好高等数学，统计学，计算机数据结构和算法，数据库等学科知识，平时也可以多看看相关论文，了解前沿技术。

其次，掌握好一门计算机语言，推荐python和c语言，平时得多实践，建议大学期间一家人工智能领域公司实习，多累积点项目经验，有利于楼主后续找到好工作。

最后，人工智能领域发展比较迅速，技术更新非常快，也是非常具有挑战性的领域，本人的老公一直在人工智能领域工作快十年了，工作之余需要自学很多新的技术，因此最重要的一点就是要保持一颗学习的心，不断提升自己

楼主能提出这样的问题，说明楼主非常有上进心，祝愿楼主通过自己的努力成为人工智能领域的专家

你有没有想做一件事，睡不着觉的冲动，有没有想做一件事，在睁眼的那一刻就能起来的毅力。这两样你都有，那你可以好好学习这个。真的是持之以恒。

不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出最重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。AI科技评论编译如下。

The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply

人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。计算机科学项目中、业界会议中、媒体报道中，你都能够看到机器学习的影子。但是似乎所有关于机器学习的讨论中，人们常常会把AI能做什么和他们希望AI能做什么混为一谈。

从根本上来讲，机器学习其实就是使用算法从原始数据中提取信息，并以某种类型的模型表示出来；然后我们使用这个模型来推断我们尚未建模的其他数据。

神经网络作为机器学习的一类模型，它们已经存在了至少50年。神经网络的基本单元是节点，大致上模仿了哺乳动物大脑中的生物神经元的节点；节点之间的链接（也是模仿生物大脑）随着时间的推移（训练）而演化。

学生的话，不仅要弄懂代表性算法的原理，还要实现算法，最好能深入一两个算法，进行改进优化。

要弄懂原理，首先数学要过关。主要是多元微积分、矩阵、概率论与数理统计。要弄懂每个数学公式，应用时要满足的一些条件，这些条件会导致什么问题，等等。

实现算法，就需要一定的编程能力。用什么语言无所谓，重要的是通过实现来深刻理解算法。

优化改进是进一步的更深入要求。这需要对算法的优缺点有较全面深入的认识，需要在测试应用中发现问题。这一步需要反复的锤炼（试错），才有可能达到目的。

这个问题看你用人工智能做什么，每大类应用要学习的知识侧重点都不同。通用的数学、编程语言（java、python），算法、数据挖掘、机器学习、深度学习要学的。

语音识别，需要学习声音分帧，特征提取等。

图像识别，要学习计算机视觉等。

自然语言处理，要学知识图谱，语义分析，文本生成等。

推荐系统、广告系统，要学习推荐算法，特征提取，效果预测等。