怎样学习ai人工智能

学习人工智能（AI）的第一步是了解其基本概念和原理。下面是一些详细的学习AI的步骤：1. 学习编程基础：AI的实现通常需要掌握编程技能，建议从学习Python语言开始，因为它是AI领域最常用的编程语言之一。2. 学习数学和统计学知识：AI涉及到很多数学和统计学的概念，包括线性代数、微积分、概率论等。通过学习这些基础知识，可以更好地理解AI算法的原理和推导过程。3. 学习机器学习基础知识：机器学习是AI的核心技术之一。了解常见的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。可以通过在线课程、教材或参加机器学习的培训班来学习相关知识。4. 深入学习深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，目前在AI领域非常热门。了解深度学习的基本原理和常见模型，如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。5. 学习数据处理和数据分析技能：AI的许多任务都需要处理大量的数据。学习如何收集、清洗和分析数据是非常重要的。可以学习数据处理工具和编程库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。6. 实践项目：通过实践项目，将学到的理论知识应用到实际问题中。可以参加在线的数据科学比赛或自己找一些实际问题进行解决。这样可以提高实践能力和理解AI的实际应用。7. 持续学习和跟进最新进展：AI领域发展迅速，新的技术和算法不断涌现。要保持学习的状态，关注最新的论文、研究和开发工具，参加相关的学术会议和讨论。学习AI需要掌握编程、数学、统计学、机器学习和深度学习等多个领域的知识。通过理论学习和实践项目相结合，可以逐步掌握和应用AI技术。

一、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。有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。“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:Perer Norvig 的Udacity Course on ML（ML Udacity 课程）Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML（另一门ML课程）YouTube上的机器学习教程 mathematicalmonk二、深度学习关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。在Google上也有一个great introductory DL course，还有Sephen Welch的great explanation of neural networks。之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。MIT Deep Learning（深度学习）一书。UFLDL tutorial by Stanford （斯坦福的 UFLDL 教程）deeplearning.net教程 Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）一书Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines （神经网络和机器学习）一书三、人工智能“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。大脑如何工作如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有声读物）Gdel, Escher, Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。其他资源：Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何创建一个头脑Ray Kurzweil） (有声读物).Principles of Neural Science （神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 – 我还在读它。四、数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：微积分学Khan Academy Calculus videos（可汗学院微积分视频）MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数Khan Academy Linear Algebra videos（可汗学院线性代数视频）MIT linear algebra videos by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）Coding the Matrix（编码矩阵） – 布朗大学线程代数CS课程概率和统计可汗学院 Probability（概率）与 Statistics（统计）视频edx probability course （edx概率课程）五、计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 （深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course （MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。六、其他资源Metacademy – 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle – 机器学习平台

需要数学基础：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。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。拓展资料：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。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。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。参考资料：百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

需要必备的知识有:1、线性代数：如何将研究对象形式化？2、概率论：如何描述统计规律？3、数理统计：如何以小见大？4、最优化理论：如何找到最优解？5、信息论：如何定量度量不确定性？6、形式逻辑：如何实现抽象推理？7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。2、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。人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。 人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。作为IT开发人员，根据自己的经验简单的做了一下分了两大部分内容：一、自然语言处理（NLP）（1）、基础1、文本清洗（正则、分词与规范化）；2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）3、文法分析4、词袋模型（ngram）5、关键词抽取（tfidf、texttrank）6、语义相似度（term、score、距离函数）7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）（2）、在实际项目中的应用1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）4、序列标注（机器翻译、词性标注）5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）6、聊天机器人（案例：百度anyQ）二、图像视觉处理（计算机视觉）（1）、主要应用1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。2、OpenCV3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。

AI课程的教学活动由课堂教学、设计开发和参加活动三部分组成。通过课堂教学实现知识获取，通过精心设计的开发与制作环节培养分析思考能力，通过参加各种体验活动(如参观AI科技展、观看AI科普节目、体验AI产品等)增强对AI的了解和认知。中学：AI教学内容结合热点科技新闻提到的应用实例，通过学习和体验增强对AI的了解和认知。小学：AI教学内容结合日常生活中的应用实例，通过感知和切身体验激发对AI的兴趣和好奇心。中小学AI教材开发教材是课程的重要载体，是学生进行学习活动的主要参考，是教师实现AI课程目标和实施机器人教学的重要资源。对教材编写建议如下：1．重视学生的生活经验 教材的内容应重视学生的生活经验在学习AI知识中的作用。通过理论联系实际，培养学生利用AI课程所学的知识理解实际问题的能力，让学生感悟AI课程的实用价值。2．符合各学段学生的认知规律 教材的内容要符合各学段学生的认知规律，由易到难、由具体到抽象、由简单到复杂、循序渐进。小学学生在学习AI课程时，以培养浓厚兴趣、了解认识和体验AI为主；中学生以培养爱好特长、学习的主动性、学习AI基础知识和基本概念为主。3．形式生动活泼 教材的呈现形式要生动活泼、图文并茂。文字叙述要符合各学段的年龄特点，便于学生阅读和理解。图片是呈现科学情境的重要形式，要充分发挥图片形象、直观、易懂、有趣的特点。4.传递多种信息 教材要传递多种有教育价值的信息，AI技术的发展与应用中蕴藏着创新精神，渗透着有关社会责任感的培养，强调着人与自然、社会协调发展的现代意识。5.内容的弹性 各地实施AI教育的经费投入、基础设施、师资水平、评价制度等都存在较大差异，AI教材在达到基本要求的前提下，其内容应体现一定的弹性，以满足学生的不同需求，同时便于教师发挥。

1、对于精通PS的设计师来说，AI有很多相似之处，学起来更加容易，如果PS不熟练，可以先买本书阅读下基本的理论知识，了解AI的界面和工具选项栏的作用。推荐电子书和纸质书。2、大概熟悉之后，在电脑要安装AI软件，打开软件，进行最基本的操作，所谓熟能生巧，多练多看，达到很熟悉的程度。3、学会使用快捷键，也可以自己设置快捷方式，快捷键可以帮助我们提高工作效率，还有就是掌握一些操作技巧，这些能够提高我们的速度和更加理解工具的应用。4、简单模仿，看一些简单的素材文件，开始模仿其操作，想像一下要怎么实现操作，应用了哪些工具。5、自己定义目标，根据创作理念，开始发挥创作性思维，用学到的知识填补画面，设计一副完整的作品。6、最重要的还是要多看大师们的作品，领悟其精髓，化为已用，多看多思考，形成自己的设计风格。扩展Adobe illustrator，常被称为“AI”，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。作为一款非常好的矢量图形处理工具，该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。