如何學(xué)習(xí)人工智能

　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)?，F(xiàn)在隨著時代的發(fā)展，AI的應(yīng)用也越來越廣泛了，那么今天小編就為大家介紹一下該怎么入門人工智能。

　　人工智能雖然經(jīng)過了60多年的發(fā)展，期間也有眾多著名科學(xué)家的參與，但是目前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展依然處在初級階段，整個人工智能領(lǐng)域還有大量的課題需要攻關(guān)，所以目前人工智能領(lǐng)域更關(guān)注中高端人才。

　　要想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)人工智能一方面需要具備扎實的基礎(chǔ)知識，另一方面還需要通過具體的崗位實踐(課題研發(fā))來完成，因為目前人工智能領(lǐng)域的很多方向還依然有待完善，所以對于初學(xué)者來說選擇一個方向并完成入門學(xué)習(xí)是比較現(xiàn)實的選擇。

　　人工智能的入門學(xué)習(xí)需要具備以下知識結(jié)構(gòu)：

　　第一：編程語言。編程語言是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)內(nèi)容之一，掌握了編程語言才能完成一系列具體的實驗。推薦學(xué)習(xí)Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學(xué)，實驗環(huán)境也易于搭建，另一方面原因是Python語言有豐富的庫支持。目前Python語言在人工智能領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機(jī)視覺等方向。

　　第二：算法設(shè)計基礎(chǔ)。目前人工智能的研究內(nèi)容集中在六個大的方向上，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和機(jī)器人學(xué)，這些內(nèi)容都有一個重要的基礎(chǔ)就是算法設(shè)計，可以說算法設(shè)計是研究人工智能的關(guān)鍵所在。學(xué)習(xí)算法設(shè)計可以從基礎(chǔ)算法開始，包括遞歸、概率分析和隨機(jī)算法、堆排序、快速排序、線性時間排序、二叉樹搜索、圖算法等內(nèi)容。

　　第三：人工智能基礎(chǔ)。人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容的學(xué)習(xí)是打開人工智能大門的鑰匙，人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容包括人工智能發(fā)展史、智能體、問題求解、推理與規(guī)劃、不確定知識與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知與行動等幾個大的組成部分。

　　在完成以上內(nèi)容的學(xué)習(xí)之后，最好能參加一個人工智能的項目組(課題組)，在具體的實踐中完成進(jìn)一步的學(xué)習(xí)過程。

　　隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能也進(jìn)入了一個全新的發(fā)展時代，對于基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者來說，通過大數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域也是一個不錯的選擇。

　　人工智能學(xué)習(xí)最佳途徑：

　　1、尋找一些免費的書籍

　　尋找一些免費的AI書籍作為自己學(xué)習(xí)人工智能的開始，是正確的做法。Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一書就很不錯。本書不僅介紹了基本的人工智能概念和算法(專家系統(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先搜索、知識表示等)，而且還包括基礎(chǔ)知識如貝葉斯推理，一階邏輯，語言建模等。

　　對于那些對深度學(xué)習(xí)感興趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學(xué)習(xí)》(自適應(yīng)計算和機(jī)器學(xué)習(xí)系列)一書是不錯的選擇。此外，可以看看《Logic For Computer Science》這本免費書，它解釋了計算機(jī)科學(xué)的數(shù)學(xué)邏輯，并強(qiáng)調(diào)了求解證明的算法方法。

　　2、熟悉Python，數(shù)學(xué)知識

　　第一步：你需要掌握一門人工智能領(lǐng)域常用的編程語言，Python或者R語言都可以，掌握其中一種即可;我個人推薦你學(xué)習(xí)Python語言，因為Python很火，功能強(qiáng)大。在這里你只需要花一周的時間把Python基礎(chǔ)掌握牢固即可，如怎么樣定義變量、怎么樣操作元組、怎么樣自定義函數(shù)等;

　　第二步：你需要補(bǔ)習(xí)數(shù)學(xué)知識，你是零基礎(chǔ)的話，就先將高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識學(xué)透，從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等等入門，只有基礎(chǔ)有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學(xué)一塊。也有人有疑惑，為什么人工智能需要數(shù)學(xué)相關(guān)的知識呢?因為數(shù)學(xué)知識一直貫穿在人工智能深度學(xué)習(xí)各個模型當(dāng)中，理解公式的原理和應(yīng)用，以及公式的推導(dǎo)過程，幫助各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)整，才能靈活運(yùn)用創(chuàng)造新的算法模型。

　　3、機(jī)器學(xué)習(xí)

　　有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最佳介紹，請觀看Coursera的Andrew Ng機(jī)器學(xué)習(xí)課程。 它解釋了基本概念，并讓你很好地理解最重要的算法。

　　(1)有關(guān)ML算法的簡要概述，查看這個TutsPlus課程“Machine Learning Distilled”。

　　(2)“Programming Collective Intelligence”這本書是一個很好的資源，可以學(xué)習(xí)ML 算法在Python中的實際實現(xiàn)。 它需要你通過許多實踐項目，涵蓋所有必要的基礎(chǔ)。

　　這些不錯的資源你可能也感興趣:

　　(1)Perer Norvig 的Udacity Course on ML(ML Udacity 課程)

　　(2)Tom Mitchell 在卡梅隆大學(xué)教授的 Another course on ML(另一門ML課程)

　　(3)YouTube上的機(jī)器學(xué)習(xí)教程 mathematicalmonk

　　4、計算機(jī)科學(xué)

　　要掌握AI，你要熟悉計算機(jī)科學(xué)和編程。

　　如果你剛剛開始，我建議閱讀 Dive Into Python 3 (深入Python 3)這本書，你在Python編程中所需要的大部分知識都會提到。

　　要更深入地了解計算機(jī)編程的本質(zhì) - 看這個經(jīng)典的 MIT course (MIT課程)。這是一門關(guān)于lisp和計算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)的課程，基于 CS -結(jié)構(gòu)和計算機(jī)程序的解釋中最有影響力的書之一。