如何系统地学习AI？
人工智能，也被称为人工智能，是IT领域的一个新兴行业。在IT行业，许多程序员可以编写代码，但仅限于普通的软件开发，而人工智能是一个系统工程。仅仅依靠开发人员的相互联系和沟通是远远不够的。在未来两年内，如果不能形成成熟的人工智能技能，整个IT行业将会停滞不前。让我们简要谈谈学习人工智能全称的方法。
1、作为学习人工智能的开始，在书店或网络上购买或寻找一些基本的人工智能学习材料。掌握基础知识，熟悉基础人工智能术语和方法，十分重要。给大家介绍一本书，Peter Norvig和Stuart J. Russell所在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》。本文介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表达等），还包括贝叶斯推理、一级逻辑、语言建模等基本知识。建议在这里阅读原版英文书籍。虽然也有翻译，但由于专业问题，很多翻译都不是很专业。英文原版可以在一些专业书店或亚马逊上找到。请参阅下图1。
2、假如你在人工智能领域有一定的基础，需要深入学习， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 《深度学习》(自适应计算与机器学习系列)应该是不错的选择，请参考下图2。还有一本《Logic For Computer Science》，这本书应该是免费的，请自己在网上搜索，这本书讲解了计算机科学的数学逻辑和求解证明的算法方法。
3、你可能要重新复习大学里学到的高等数学和逻辑数学。特别是在人工智能中，由于微积分和线性代数 广泛应用于人工智能技术领域，大多数机器学习技术可以简化为线性代数和微积分，如训练神经网络的反向传播算法。想深入学习研究AI 人工智能技术还应掌握离散数学、微分、积分和多变量、概率和统计、线性代数、回归分析和随机过程、泊松过程、马尔科夫链和布朗运动。同时，我们也应该理解基于R的概率理论 统计语言、推理和算法。4、学习并掌握Python，（C / C ++）在正常情况下，任何主流编程语言和非主流编程语言都可以应用于AI 开发人工智能。区别在于库/工具的性能和可用性。例如，C++所有设置都优于Java或Python，可以帮助开发人员最大化硬件。Python有很好的FFI，可以和C或C++结合使用。还有Octave / MATLAB、R、Java、R和其他语言都有高质量的数据库。当然，建议学习常用流行的编程语言进行技术开发合作。毕竟人工智能人工智能的发展需要团队合作，非主流编程语言不利用你融入团队。
5、您可以尝试选择开源框架进行早期业务尝试。在选择开源框架时要明确，现成的框架是基于不同的目的构建的。因此，通过编程创建和使用模型或跨平台可视化和部署模型是基于提供框架的供应商的需求。就我个人而言，我认为英伟达的CUDA工具包是一个很好的实验场。GitHub平台是世界上最大的开源数据集，拥有世界优秀的人工智能人工智能领域的开发人员。在那里交流和学习是一个很好的地方，你也可以学习知识。
最后，对计算机硬件有一些建议。您可能需要购买配备Pascal系列GPU的专业显卡、i7处理器、32GB内存和SSD固态硬盘。当然，如果您的成本允许，建议您增加配置，这对人工智能工作负荷和后期测试非常有益。
1、本科最好，有工科基础，学起来不费吹灰之力
第一阶段：数学包括三科，也是研究生入学考试的三科：高等数学／线性代数／概率论
2、然后需要一些编程基础和经验，然后尽快学习python开发语言。
第二阶段：编程python工具库实战／python网络爬虫网络爬虫
第三阶段：机器学习是基础知识，机器学习导论
机器学习入门／提高机器学习
第四阶段：实际的数据挖掘，只有掌握数据挖掘处理，才能知道机器如何处理大数据
数据挖掘入门／实战数据分析
第五阶段：深度学习，深度学习神经算法
网络和框架的深度学习／实战深度学习项目
虽然经过60多年的发展，许多著名科学家参与了人工智能，但人工智能领域的发展仍处于初级阶段，整个人工智能领域仍有大量的课题需要解决，因此人工智能领域更加关注中高端人才。
如果你想系统地学习人工智能，一方面，你需要有扎实的基础知识，另一方面，你需要通过具体的工作实践（主题研发）来完成，因为人工智能领域的许多方向仍然需要改进，所以初学者选择一个方向并完成入门学习是一个更现实的选择。
人工智能入门学习需要具备以下知识结构：
一、编程语言。编程语言是学习人工智能的基本内容之一。只有掌握了编程语言，才能完成一系列具体的实验。建议学习Python语言，一方面是因为Python语言简单易学，实验环境易于构建，另一方面是因为Python语言有丰富的库支持。Python语言广泛应用于人工智能领域，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉。
二是算法设计基础。目前，人工智能的研究内容集中在自然语言处理、知识表达、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学六个主要方向。这些内容的一个重要基础是算法设计。可以说，算法设计是研究人工智能的关键。学习算法设计可以从递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图形算法等基本算法开始。
三是人工智能基础。学习人工智能的基本内容是打开人工智能大门的关键。人工智能的基本内容包括人工智能发展史、智能身体、问题解决、推理和规划、不确定性知识和推理、机器学习、感知和行动。
完成以上内容学习后，最好参加人工智能项目组（研究小组），在具体实践中完成进一步的学习过程。
随着大数据的发展，人工智能也进入了一个新的发展时代。对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也是计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我将在头条新闻上写一些关于互联网技术的文章。感兴趣的朋友可以关注我，我相信我会有所收获。
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