初学人工智能，初学人工智能应该看什么书
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于初学人工智能的问题，于是小编就整理了4个相关介绍初学人工智能的解答，让我们一起看看吧。
人工智能零基础的学习，怎样可以快速学好？
首先，快速是不可能的。
我们假装可以快速开始，来看看怎么个“快速”法。
1 bat级别各大公司都有ai开放平台，里面各种图像，语言，语音技术都有现成的借口，注册一下可调用，一般都有一些免费的额度。这里的前提是你懂的调用API是怎么回事，如果否，那至少要学习一门编程语言，学习一下网络传输是怎么回事，然后学会网络编程。
2 上面完成后，只是略懂一下人工智能的用途，接下来至少cv，nlp等选一个领域学习，从基本概念，常见算法到具体应用。然后苦读论文，努力实现一些算法。这个阶段至少需要一定基础的数学，英语和编程技能。注意，不是之一，是全都要！且每个都要比较熟练的才能综合运用。如果你看见从入门到xxx的课程告诉你可以几个月搞定，哈哈哈，默认忽略后半句就可以。
3 第二步就是一个长期问题了，与此同时，想检测自己学习咋样，同时找一下练手项目，那么推荐去kaggle或者阿里天池等数据比赛平台，你会发现更大的一片天地，以及自己和牛人的差距。
以上，大概就是一个“快速”开始的样子和行动步骤。如果一定要加个期限，那么至少半年起吧，然后算个入门而已。
我是认认真真读书，踏踏实实撸代码的@DE8UG小灶时间
大专学历想学人工智能到底怎么学？怎么入门？
大专学历，想要学习人工智能，我主要推荐的方式有:
1.线上学习
有很多机构都有线上教育的方式，教一些人工智能需要的软件，如python的使用方法以及应用。
优点就是可以随时随地的学习，你可以在边工作的时候业余时间学，也可以全天候的学习。
缺点就是没有老师在面对面的指导，这样需要自己有更高的理解能力和更多的实践。
2.培训机构线下学习
我的同学就有去这种机构学习的，而且现在有很多这样的机构，他们的学费基本上是三万左右，学习半年。学习的时间会特别的紧张，由机构统一安排作息时间，每天都有相应的学习任务，也会定期组织活动。
优点就是可以老师面对面的指导和同学进行交流，互相指正，帮助，学习的质量更高一点。
缺点就是要去外地求学，并且有足够的时间来学习。
你可以根据个人的情况来选择学习的方式，毕竟现在人工智能是比较火的，很多人都想要学这方面的内容，而且薪资比较高，就是面对着电脑，可能工作时间比较长，比较累。
当你选择好了，去努力，去坚持，就一定会有收获，加油！
大专学历笔者不建议学人工智能！
人工智能虽然火，但是不是适合所有人！
人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科！
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
那么，哪些人适合学习人工智能?
一、首先是对人工智能有极大的兴趣。
二、是有一定的计算机基础，进击人工智能会更容易。具体来说：(1)是编程基础、数据结构算法好，(2)是高数基础，比如概率论、线性代数、微积分、几何、优化理论等。
三、物理、生物、心理学、逻辑学等其他知识。
三者不可缺！
另外，笔者提醒的是，虽然人工智能人才缺口较大，但是缺的是高端人才，低端人才也难找到适合的岗位。
希望能帮到你！
入门需要学吴恩达老师的机器学习（我主页有吴恩达老师视频总结），这是基础，然后再看深度学习，只有掌握了基础才能继续往下学习，可以用Python或matlab来实现算法。
大专学历，想要学习人工智能，我主要推荐的方式有:
1.线上学习
有很多机构都有线上教育的方式，教一些人工智能需要的软件，如python的使用方法以及应用。
优点就是可以随时随地的学习，你可以在边工作的时候业余时间学，也可以全天候的学习。
缺点就是没有老师在面对面的指导，这样需要自己有更高的理解能力和更多的实践。
2.培训机构线下学习
人工智能专业需要学习什么？
1.数学能力：高等数学、线性代数、概率论等，必须得掌握最基础的东西，比如微积分、矩阵运算、概率公式等。算法的基础就是数学。2.编程能力：掌握一门语言(建议pytjon)，能独立编写代码、调试程序。3.计算机思维：熟悉数据结构，了解数据库、操作系统等。4.算法：理解常见的算法，比如动态规划、贪心。5.机器学习：掌握常见的机器学习算法，比如LR、SVM、随机森林等。6.深度学习：掌握基本的神经网络结构，包括多层感知机、CNN、RNN。7.文献阅读能力：跟踪前沿，掌握新思路、新想法。比如attention、GNN。
人工智能可以从不同纬度分很多方向，每个方向需要学习的重点也不尽相同:
从领域来看，可分为语音、图像、自然语言、决策推理等，每个领域关注的点有所不同。到都有个共同点，机器学习、深度学习是基础，每个领域都可以用到，只是不同的算法侧重点不一样。
从工作性质来看，可分为学术研究、AI应用。学术研究更偏算法推演，对数学基础要求较高。AI应用偏实践，关注业界前沿研究，并应用到业务场景中。
大家好，我认为人工智能技术的学习需要循序渐进。
首先从机器学习ML开始，机器学习经历了多年的发展形成了丰富的模型结构，例如线性回归、决策树、逻辑回归、向量机、贝叶斯、神经网络等，我们只有修改一下模型的参数，对其进行训练输出最优模型即可；
第二要学习深度学习DL,深度学习可以构建一套复杂的网络输入大量的数据进行训练输出最优的模型，这个过程是对于计算机的计算能力要求很高，所以随着云计算与大数据的发展也加快了深度学习的步伐，深度学习有很多网络结构需要学习，如DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等,每种网络结构应用的领域不一样，如CNN用在图像识别分析领域，RNN、LSTM用在语音识识别；
第三要学习一下python编程语言,python在大数据处理这一块有其自身的优势，支持Pytorch、TensorFlow等人工智能框架；
希望我的回答能帮到您，谢谢。
大数据和人工智能时代，需要提前涉猎技术，可是自学入门太难了，大家有啥好的建议吗？
首先你需要知道为什么你被难住了，也就是说你被卡在哪一步了？是编程能力不行，还是数学基础不够？
如果是编程能力不够，建议你先练习一下编程。可以找看看python入门的书，看了基础部分就可以开始自己练习了，如果基础不好，两周应该可以学会；如果基础好，三天就可以了。
然后就是最重要的了，机器学习算法入门。找一本基础入门读物，例如李航的统计机器学习，从简单的到难的。前期自己用python实现会有一定的困难，那就先看别人的代码，一行一行看，然后总体看算法思路。最后总结，学习中遇到的新的知识点，新的一些编程技巧，记录下来，积累多了就入门了。
加油，喜欢的话，要想学好坚持最重要。
目前可以处理大数据和人工智能时代的语言大概为python java ,如果觉得自学太难了，那就只能选择培训班，这样让你能够有个系统的学习，但是对于大数据和人工智能时代要求掌握的东西都比较深入，还是需要自己花多的时间学习一些理论的知识，比如算法网络神经等概念，这些需要一定的专业基础，如果是小白的话，建议去多看看这方面的数据，在就是需要你自己肯下功，在互联网领域，最重要的是肯于学习肯于专研肯于挑战。
到此，以上就是小编对于初学人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于初学人工智能的4点解答对大家有用。