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如何学习⼈⼯智能 如何学习⼈⼯智能 　　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。现在随着时代的发展，AI的应⽤也越来越⼴泛了，那么今 天⼩编就为⼤家介绍⼀下该怎么⼊门⼈⼯智能。 　　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。 　　要想系统的学习⼈⼯智能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。 　　⼈⼯智能学习最佳途径： 　　1、寻找⼀些免费的书籍 　 　 寻找⼀些免费的AI书籍作为⾃⼰学习⼈⼯智能的开始，是正确的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》⼀书就很不错。本书不仅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、知识表⽰等)，⽽且还包括基础知识如贝叶斯推理，⼀ 阶逻辑，语⾔建模等。 　　对于那些对深度学习感兴趣的⼈， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深 度学习》(⾃适应计算和机器学习系列)⼀书是不错的选择。此外，可以看看《Logic For Computer Science》 这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法⽅法。 　　2、熟悉Python，数学知识 　　第⼀步：你需要掌握⼀门⼈⼯智能领域常⽤的编程语⾔，Python或者R语⾔都可以，掌握其中⼀种 即可;我个⼈推荐你学习Python语⾔，因为Python很⽕，功能强⼤。在这⾥你只需要花⼀周的时间把Python 基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样⾃定义函数等; 　　第⼆步：你需要补习数学知识，你是零基础的话，就先将⾼等数学基础知识学透，从基础的数据分 析、线性代数及矩阵等等⼊门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看⼀块学⼀块。也有⼈有 疑惑，为什么⼈⼯智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识⼀直贯穿在⼈⼯智能深度学习各个模型当中， 理解公式的原理和应⽤，以及公式的推导过程，帮助各种神经⽹络的参数调整，才能灵活运⽤创造新的算法 模型。 　　3、机器学习 　　有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。 它解释了基本概念， 并让你很好地理解最重要的算法。 　　(1)有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程"Machine Learning Distilled"。 　 　 (2)"Programming Collective Intelligence"这本书是⼀个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中 的实际实现。 它需要你通过许多实践项⽬，涵盖所有必要的基础。 　　这些不错的资源你可能也感兴趣: 　　(1)Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML U