各位老铁们好，相信很多人对人工智能初学项目都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能初学项目以及人工智能入门项目的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 你觉得人工智能都学些什么内容？难不难？
2. 没接触任何编程语言，该怎么学习人工智能技术呢？
3. 人工智能主要有哪些课程？
4. 零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？

你觉得人工智能都学些什么内容？难不难？

对于这个陌生的领域我不能不懂装懂乱发表意见，但对于这个问题我有些迷糊，学什么内容我不知道，但如果你要说难吧智能说不难，你要说不难吧人工说难，有点晕…我知道有个叫柯洁的被一个叫阿尔法的打败了，你肯定说阿尔法厉害，那么问题来了：请问制造阿尔法的人同样也能打败柯洁吗？哎呀，越来越晕，不好意思，我休息一下先，图就不配了[祈祷][大笑]

没接触任何编程语言，该怎么学习人工智能技术呢？

其实人工智能技术最主要的并不是编程能力，它最主要的就是包括概率统计理论，矩阵理论，以及运筹学等相关的数学知识，人工智能的研究更偏向理论性逻辑思考和算法调优而不是运行代码。

第一步：熟悉和了解底层数学知识

掌握和了解人工智能技术底层的数学理论支撑，概率论，矩阵，凸优化算法的设计和原理，包括流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。

第二步：特征工程

python相关的数据预处理库（毕竟python是现在世界第一语言了），原始数据特征构建，特征选择，构建新的特征值，缺失值的处理等

第三步：机器学习相关算法

决策树与随机森林算法，分类算法相关的原理，度量指标，算法变种，包括GBDT,ADABoost，集成学习模型的原理和算法。

分类算法，KNN算法，贝叶斯，SVN等算法相关的原理。

这些算法最好都对应相关的案例学习，不然光看算法很不容易理解，也可以扩展一下回归相关的算法，看你要研究和学习的方向不同而定

第四步：深度学习

学习一些最新的深度学习框架TensorFlow，Caffe，Theano，BP和PyTorch等。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。详细的可以参考以下两个链接：

https://www.qcloud.com/community/article/451090001487836806?fromSource=gwzcw.59305.59305.59305

https://www.qcloud.com/community/article/834521001487836126?fromSource=gwzcw.59306.59306.59306

其实零编程基础最主要的就是不要怕，迈出第一步就好了，无论是自学（网上现在有很多教学视频）还是报班学习（系统学习），只要坚持下去，都会有不小的收获，学习一项技能最好的时候是它刚刚出现的时候，其次是现在。

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人工智能主要有哪些课程？

人工智能概念诞生于1956年世界达特茅斯会议上，但是走出实验室进入大众视野是这几年的事情。而且即使阿尔法狗打败了柯洁，可是它仅仅是单一领域的弱人工智能，离《西部世界》、《机械姬》这样的强人工智能还有很远的路要走。在2019年的人工智能商业化报告中详细阐述了现阶段人工智能所处的阶段以及未来的趋势，有兴趣的可以在评论处链接详细查看

人工智能是未来的一个大趋势，而大学开设的人工智能专业的主要课程我们可以参看各大高校的参考方案。

1.东南大学（第四次学科排名中电子科学与技术专业评价为A）

2018年开始招收本科生，主要学习课程有Python、神经网络、数字图像处理、数字信号处理、数据挖掘、人机交互等。

2.北京邮电大学（第四次学科排名中电子科学与技术专业评价为A-）

3.天津大学（第四次学科排名中电子科学与技术专业评价为B+）

列举了一些高校的课程安排，大概都有数据挖掘、数据结构、自然语言处理等，南大、北京航空航提都开设有人工智能专业，由于是新开设的学科，有些培养方案都未完全制定，各种课程的学习也还在探索中，但大都依托当初的计算机专业，从而衍生出人工智能专业，或者另外开辟出人工智能学院。

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零基础学人工智能可以学会吗？怎么学好？

我认为初学者在该领域还没有一个学习的途径，这是我创建这个指南的目的。在过去的几个月里，我试着每天花几个小时了解这个领域，无论是观看Youtube视频还是看各种资料，现在我觉得我有丰富的经验来分享我的见解。我在本指南中收集的所有信息适用于这个领域的初学者。该指南是按照时间顺序进行，而且与我所遇到的大多数指南/学习路径不同，它不需要理解线性代数，偏导数和其他复杂的数学概念。如果你经常在这条路上学习，我相信你可以在三个月内可以达到相当高的水平。以下是学习步骤：

学习Python并用它编写你的算法

我强烈建议先学习Python，因为它不仅非常容易学习，而且几乎支持机器学习中使用的所有优秀库。虽然R语言很有用，但我发现Python更适合初学者。除了基本编程外，对于机器学习，最有用的库是Numpy，Pandas和Matplotlib。

对于那些以前从未写过代码的人，我建议参加多伦多大学（现在是ML/AI最好的大学之一）提供的课程。这需要几周的时间，但这是非常值得的。你通过本课程获得的大部分知识可以应用于任何其他编程语言，唯一的区别是语法。该课程是免费的，可以在这里观看。

对于那些拥有其它语言编程经验的人，只需浏览Python的语法。

现在，在了解Python的基础知识之后，你需要了解我所说的前两个库（Matplotlib可以晚点）。Numpy和Pandas用于修改你使用的数据，而Matplotlib则用于通过图表将这些数据可视化。

Numpy：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

Pandas：https：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

深入了解机器学习的基础知识

如果有一门通用的机器学习课程，它必须是AndrewNg的课程。虽然对于初学者来说，这门课程可能有点难度，因为它涉及到偏导数等概念。我希望每个人都观看这个视频并做笔记，虽然这不需要编程相关的教程和练习。

链接：https：//www.coursera.org/learn/machine-learning

学习各种机器学习算法，并理解如何在真实世界的场景中实现它们

理解没有大学数学知识的机器学习算法是很难的，但是澳大利亚的一个团队解决了这个问题。KirillEremenko和HadelindePonteves来自SuperDataScience团队，他们在现实生活中应用简单算法。他们的课程涵盖Python和R，但你只需通过Python教程即可。另外，如果你觉得他们的速度太慢，可以1.25倍的速度看这个课程（我做到了，发现它好得多）。

他们的课程在Udemy上，它可以在这里找到，通常约为10美元。它涵盖了从基本回归算法到深度学习和卷积神经网络的一切。如果你想探索更先进的领域，他们的深度学习课程将在机器学习结束时提供，并且享受90％的折扣。然而，这第二门课程中的概念可能有点先进，缺乏适当的文档，因为它们非常新颖。另外你可以学习谷歌的免费深度学习课程或密歇根州的免费课程。

找到一个特别感兴趣的领域，并深入探索

现在，你已经有广泛的机器学习的概念，并且学到了很多技能，可以帮助你独立完成基础项目。我建议去Kaggle或UCI机器学习资源库尝试不同的算法和优化性能。如果你遇到问题，可以在StackOverflow提问，发布之后你将在几个小时内得到答复！

另外，我建议你在机器学习的广泛领域找到一个有趣的领域，并深入研究。我推荐的区域有：

计算机视觉：这可能是机器学习/人工智能领域最热门的领域---利用计算机使用特殊类型的神经网络来查看和理解事物。斯坦福大学在线发布他们的课程，在线提供讲座，课程笔记和作业。不要担心数学太复杂，因为这个过程只是为了加深你的知识。另外，你可以看看OpenCV，这是一个计算机视觉库，可以为你做很多复杂的事情，推荐一个教程。完成这些后，请查看Kaggle和UCI上更高级的图像数据集，甚至可以进行Kaggle比赛。

自然语言处理：了解计算机如何学习说话也是今天的一个突出话题。斯坦福大学提供了一个在线课程。如果你不了解一些数学概念，不要担心，只要了解这个领域的工作原理。对于实现，你可以进行这个Udemy课程。另外，你也可以观看一些著名的机器学习者SirajRaval的视频（如https://www.youtube.com/watch?v=9zhrxE5PQgY）。当你已经完成了这些，可以尝试进行简单的项目，如建立聊天机器人，情感分析或为歌曲创建歌词。

强化学习：该领域专注于机器学习如何以特定方式学习，其最受欢迎的应用程序是在视频游戏领域。银鸿的UCL是个不错的选择，但初学者可能会觉得有点棘手。一旦你完成了这些工作，就可以开始从网上下载基础项目，并利用机器学习和人工智能来修改他们的行为。一些简单的教程可以通过Youtube搜索找到。

数据科学：这个领域是一个萌芽的领域，有许多令人兴奋的工作机会。我建议你进行SuperDataScience的付费课程或UC圣地亚哥基于Python的免费课程，此外你必须学习SQL以及Matplotlib。还有像自主学习（用于推荐系统），AdversialNetworks（AI改进AI）和遗传算法（以与自然进化类似的方式改进问题的解决方案）等领域，在我看来，这些是大多数初学者延伸的领域。

最后

如果你想长期在这个领域工作，那么一定要了解它是什么。一旦你对该技术的工作有了必要的了解，你就应该开始做在本节列出的事情，这些事情是初学者应该做的，以加深他们对该领域的总体了解程度并使他们更有知识，如下：

开始阅读研究论文：他们确实没有听起来那么具有挑战性。如果你遇到过一个你不明白的东西，那么就把它放下。这个网站提供了大量优秀的论文。

倾听前辈的意见：AndrewNg，IanGoodfellow和YannLeCunn等人都会定期接受采访，并给出该领域工程师关于人工智能主题的观点。这个Youtube频道收集了这些演讲的最佳内容。

与领域保持同步：Wired是所有对科技感兴趣的人的最佳平台之一。它每天发布多个与AI相关的故事，可在这里找到。另外，也可以使用TechCrunch的FacebookMessenger机器人---它通常会对AI相关的文章感兴趣，并且每天都会提示你。

哲学：AI有它的支持者和反对者，但是它背后的哲学是有趣的。这一领域的书籍适合初学者，其中包括RayKurzweil的“如何创造心灵”和MaxTegmark的“生活3.0”（http://s3.amazonaws.com/arena-attachments/1446178/cffa5ebc74cee2b1edf58fa9a5bbcb1c.pdf?1511265314）---请尝试阅读这些内容。

贡献：如果你是喜欢从别人的经验中学习的人，请查看人工智能和深度学习Facebook小组。或者通过https://www.reddit.com/r/artificial/在AI上查看Reddit的主题。

关于本次人工智能初学项目和人工智能入门项目的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。