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如何学习人工智能

1、如何学习人工智能

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。PeterNorvig和StuartJ.Russell所著的《ArtificialIntelligence:AModernApproach》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有哪些信誉好的足球投注网站、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，IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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《LogicForComputerScience》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AndrewNg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“MachineLearningDistilled”。

(2)“ProgrammingCollectiveIntelligence”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)PererNorvig的UdacityCourseonML(MLUdacity课程)

(2)TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML(另一门ML课程)

(3)YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk

4、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DiveIntoPython3(深入Python3)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MITcourse(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。

2、智能时代读书心得

这本书内容比较浅，基本属于讲故事、走马观花的那种。文笔、见识、阅历是很牛，本书没有体现出来。

唯一觉得亮点的地方在于，以前不太知道大数据和人工智能具体关系，这本书简单地讲解了一下。

机器智能，传统上来说是指机器能够像人一样思考，去解决问题，而由于人类解决问题并非是在当下的场景下学会解决当下那个场景的问题，有很多时候是应用了其他方面的知识来解决这个问题，所以在迁移能力这方面，机器要学会“人”的思考很难。那么大数据是怎么与机器智能相联系的呢?另一条发展机器智能的方法，就完全摒弃了“像人思考”这一条路，而是直接对准“解决问题”这一终极目标。比如说翻译，以前的思路是让机器理解各种语法，现在则不需要机器去理解语法，而是直接去“学习”十几万句用语，用量变来抵达质变。也就是说，当见识过越来越多的用语时，翻译的准确性也会不断提高。

3、智能时代读书心得

重读吴军博士的“智能时代-技术的拐点”章节有感，以及自己的一些思考。大家似乎都有这样一个直观的感性认识，人工智能从2021，16年开始似乎又进入了一个快速的发展阶段，各种人工智能的概念性产品纷纷涌现，遍地开花，尤其是创业者，感觉到特别兴奋，纷纷想要打造出革命性的产品，改变世界，这个时候其实我们有一点纳闷，有一点疑惑，为什么一项已经发展了半个多世纪之久的人工智能技术在今天这个时间点能够被大家普遍接