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人工智能应该怎么学习呢？学习路线是什么？
人工智能,算法,基础人工智能应该怎么学习呢？学习路线是什么？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
产业思维的主要特点就是强调了落地应用与实际的结合，也就是人工智能的市场检验，实践检验的观念。
再次，要有综合思维。
人工智能是至今为止综合性最强的学科专业。它的思维模式也特别强调综合思维。既要综合运用各种科技文化知识，又要综合运用各个专门技术产品，凡属于有用的知识，有用的技术，有用的模式，有用的产品，都可以为人工智能所用。
最后，要有创新思维。
人工智能是创新的结果。人工智能目前面临的很多瓶颈问题，如人工智能算法模型单一，实用性不强，急需突破目前的神经网络设计原理的局限性，在学习算法，意识算法，思维算法等方面创新，推出更好的核心技术，才能推动人工智能迈向新的阶段。
总结
人工智能入门要有正确的指导。师傅引进门，修行在个人。
建立信念意志，保持热情激情是学习人工智能的条件。
刻苦攻克难关，打牢专业基础，是学习人工智能的关键。
建立思维模式，形成科学研究习惯，是人工智能学习的根本。
回答于 2019-09-11 08:43:50
如果一个人想要学习一门技术，我不认为非要有什么基础才可以开始，开始学习人工智能的先决条件，那么首先将是对人工智能很感兴趣，还有就是确定要一直坚持下去，毕竟作为从业人员每天面对数据和算法是需要非常大的耐心，不会像使用应用那么爽。
在开发任何类型的项目之前，当然需要大量的研究Ai。了解数据流和最重要的算法知识非常重要。对数据进行分类，学会删除杂乱和不需要的数据以及有关数据的每件事的技术。
人工智能是基于两件事的。1. 算法2. 数据
在这里，可以使用Java，Python，Matlab或R实现编程语言都无关紧要。关键是数据和算法。
因此，在开始使用AI之前，请确保您对数据和算法有充分的了解,最终从某一个功能数据延伸出你最擅长和喜欢的方向。
祝您能够有所作为，在行业里成功。
回答于 2019-09-11 08:43:50
不少专业的人士都指出了学习的知识体系，要学数学，概率统计，Python、TensorFlow，数据清洗、分析等，但看了这些你还是没法学好人工智能。
其实要学习或进入一个领域，不管是人工智能，还是VR、无人驾驶，都要有个基本套路：
首先学好人工智能，你的目标是什么？
1. 获得吹牛的谈资，那么你只需要关注一些公众号，譬如36氪、智东西、量子位，微博关注@爱可可-爱生活等。
2. 如果你是学生，想做相关的研究，那么推荐你学习andrew ng的machine learning课程，然后再细啃一遍《人工智能——一种现代的方法》，书的作者Stuart Russell博士和Peter Norvig博士是这个领域的顶级专家，后者还是Google主管研究研究的Director，再根据你感兴趣的细分方向，例如图像方面，就要学习计算机图像处理，语音处理相关，就要学习自然语言处理。
3. 如果你是工程师，向尽快应用相应的算法到你实际的工程中去，例如推荐系统。最直接的方式，直接切入正题，通过问题去找相应的解决方案，通常你不是第一个遇到类似问题的人，用搜索引擎可以找到相应的技术文章，这些文章会给你介绍大概的基本框架，再根据这些框架和自己已有的特长去，判断该选择怎样的解决方案，例如github上一些比较不错的基于python 的推荐系统repositories。剩下的就是在工程中解决问题了，因为多少都会涉及一些编程，所以通过实践应用去了解人工智能这种新方法，才能有所心得。
下手后你有了感性认识和手感，你就可以判断要不要深入进去了，如果想了解深入什么样的算法解决问题更有效，是否还有更好的方案，这个时候请重复学生学习的过程，学习一下基本原理，推荐台湾李宏毅老师在B站的课程，讲的比较生动有趣。
https://www.bilibili.com/video/av10590361
学习是一个枯燥的过程，建议和志同道合的人一起分享交流是很有必要的，所以欢迎关注“行知漫步”，我会不定期介绍一些自己应用人工智能的文章，给你一些启发。样章在此，有兴趣私聊
《机器学习实践——基于米拍APP的100000张照片训练的图片评价系统》https://www.toutiao.com/i6640807665163305485/
回答于 2019-09-11 08:43:50
这两年人工智能发展很快，前景一片大好。如果你对人工智能感兴趣，学习要趁早，越早机会越多。同时，学习也切忌盲目，一定要找对方法，踏实学习，稳固基础，理论与实操相结合。只有这样，未来的你才能越走越远，越爬越高。
下面推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。
《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法;
第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术;
第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术;
第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。
人工智能时代的发展，只会加速淘汰生产力落后的旧职业。因此，要想不被时代潮流抛弃，还是建议大家学习人工智能。这个时候，要想真正掌握知识技能，可以专业系统的报班进行学习，这是走向人工智能行业比较快速的方法。
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