0基础快速学习,ai学习 _基础

如何系统学习AI？

【0基础快速学习,ai学习】人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。要想系统的学习AI一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践（课题研发）来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、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、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的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全新的发展时代，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。
怎样才能学好AI？

选好方向和学习资源首先AI作为一个大类，涉及到很多子方向，包括机器学习，深度学习，计算机视觉，自然语言处理，机器翻译，语音技术，多媒体技术，机器人技术等。刚入门的话，建议可以从具体的小项目着手，先对AI相关的算法有个直观感受。其中几个比较好的课程适合自学：吴恩达老师的机器学习：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome吴恩达老师的深度学习：https://www.coursera.org/specializations/deep-learninghttps://study.163.com/instructor/1029176012.htm（网易云课堂中文版）斯坦福的深度学习课程：http://cs231n.stanford.edu/Geoffrey E. Hinton教授的课程：https://www.coursera.org/learn/neural-networks深度学习大神Yoshua Bengio的deep learning book，现在已经有中文翻译版本：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese学习路线当你对某个子方向比如机器学习（ML）、计算机视觉(CV)或自然语言处理（NLP）感兴趣后，就可以慢慢深入阅读一些paper；其次一些基础功底是必不可缺的，包括编程基础（python，c）、数学基础（矩阵计算，概率统计等）、数字图像处理等；最后是做实验的框架，可以先选用较容易上手的keras 。
tensorflow、pytorch和caffe也是主流的实验和开发框架，拥有强大的开发和讨论社区。比如在github上编程或者理论方面都可以发布问题来请教。学习环境要学好AI，那么好的环境也是必不可少的，包括你的硬件设施，选择好的导师，加入好的研究小组，多和别人讨论。毕竟独学而无友，则孤陋而寡闻。这样你的提升就会比较快，也可以少走一些弯路。