人工智能如何入门？

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；

1 了解人工智能的背景知识

人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。

人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。

下图为人工智能学习的一般路线：

2补充数学或编程知识

对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。

很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。

Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。

3 熟悉机器学习工具库

现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。

刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。

4 系统的学习人工智能

这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。

机器学习知识主要有三大块：

（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。

（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。

（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。

在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。

传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。

强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。

5 动手去做一些AI应用

学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

学习的人工智能培训推荐选择去达内教育，该机构在学员报名之前完全公开所有授课讲师的授课安排及背景资料，并与学员签订《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。

达内教育人工智能培训课程分为几个阶段：

第一阶段，Python语言核心编程。学习Python核心语法、掌握Python核心技能；掌握面向对象编程思想；通过Python函数式编程思想、实现集成 *** 作框架。

第二阶段，系统高级编程。熟练使用Linux常用命令和编辑工具；掌握python *** 作正则表达式的方法；掌握并发编程方法，多任务编程思想。

第三阶段，互联网全栈开发。熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法；完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署；熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程。

第四阶段，人工智能。掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等；熟练使用OpenCV工具实现各种图像处理技术；能利用深度学习平台实现DCGAN模型。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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人工智能入门需要掌握这些知识：

1基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论

2基础计算机知识： *** 作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库

3编程语言基础：C/C++、Python、Java

4人工智能基础知识：ID3、C45、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。

5工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

1、选一门编程语言

学编程自然要先选一门编程语言当入口。语言都是工具，选工具前你要明确自己做什么东西，然后找什么语言适合做。例如后端编程学Java、Python，做前端应用学HTML5、UI。

2、选好语言不要纠结版本问题

第二选择学一门语言不要纠结学什么版本，学当下最新的就行，不要老在乎什么兼容问题。初入门槛的新人，在很长时间内达不到要被版本区别挖坑的水平。而且基本上作为新人从开始学到开始能做产品怎么也得一两年，到时候现在这个版本就是稳定主流版本了。

3、先搞定语法

一开始不用学枯燥的计算机组成原理、设计模式之类的知识。就先学语言，也不用深究历史啊，优点啊，区别啊，直接学语法。不用管那么多，先做些看得见的东西。敲代码敲代码一直敲代码，感受一下控制计算机的感觉。这样才能让自己感到酷炫，激发一边学一边和小伙伴们嘚瑟的热情。

先学好一门语言回头再来看看历史和做比较，看看大师们的理论，逐渐向外扩展更多知识或许更有效率。

扩展资料：

不会Linux就先在Windows上学

很多前辈会和你说Linux系统下编程多酷炫，用mac下多优雅，用Windows多Low。那些命令行系统是不是真的很高效抛开不说。如果新人不会用Linux就先不要学，不要刻意去装个ubuntu装个黑苹果搞半天，装好了不知道怎么搭建开发环境又搞半天；

然后Windows习惯一时半会有挥之不去效率特别低下，各种常用软件还没有，还没开始学编程先把自己的生活搞得一团糟了。所以一开始就在Windows上搞，这是最好的。还有就是新手资料基于Windows平台是最多的。

善于寻找资源

根据自己的学习热情和进度，可以去找一些学习的资源。google搜索，小千上面鼓励一开始直接敲代码，暂时跳过其它知识。但是学编程前先学会科学上网。微博搜索，强烈推荐，很多时候比google还好用，特点是按时间排序很新鲜，还能筛选只看关注人关于某事的微博。知乎搜索，原因大致同上。

我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习。

里面包含了这些内容：

1 精品在线课程：AI大学提供覆盖语音合成、语音识别、AIUI、麦克风阵列等多个核心业务领域的课程，包含技术能力、解决方案、行业剖析等多个维度。

2 最新线下活动：每月一期的线下交流活动，技术沙龙、产品发布、创客交流……讯飞技术大咖与你面对面交流，分享多年从业经验。

3 AI开发者互动论坛：所有AI爱好者的在线交流基地。最常见的问题和最精华的回复汇聚在此，帮助开发者快速排雷。

4 前沿的知识干货：整合行业内AI相关的资讯信息，为用户提供有价值的内容和服务，每周定期更新AI领域最新黑科技、开发者关注话题资讯

5 高校政府合作：AI大学联合多方资源，给学员提供技术、场地、高校培训等各类支持与帮扶，致力于给学员提供一站式教学内容，并助力孵化

授课的老师都是行业内的专业人士，包括刘庆峰--科大讯飞董事长、吴霁虹--人工智能专家学者

、宋继强--Intel中国研究院院长、陈云霁--寒武纪董事长、李远清--华南理工大学博导

、徐立--商汤科技CEO、朱靖波--小牛翻译创始人、陈志刚--讯飞AI研究院副院长

建议你可以去看下，登录AI大学官网>

最后，希望能对题主有用，有问题也可以与我交流。

人工智能学习路线为：高等数学，概率论，python编程，机器学习，深度学习，各种算法实战。想学习人工智能，通过上面的学习路线学完，最好还要到人工智能企业里实战才行。如需学习人工智能，推荐选择达内教育。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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在填报高考志愿时，有小伙伴比较关心人工智能专业主要学什么下面是由我为大家整理的“人工智能专业学什么课程 有哪些就业方向”，仅供参考，欢迎大家阅读本文。

人工智能专业要学哪些课程

数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。

算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

人工智能专业就业方向

1、机器人设计、制作相关方向

学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。

2、基于AI相关知识和技能的各个工种方向

利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向;AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。

3、编程相关的方向

通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。

4、新制造和新设计相关方向

3D打印是未来新制造的基石技术， 3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力。

拓展阅读：人工智能专业就业前景

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

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