老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能从哪里入门和人工智能从哪里入门的的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能从哪里入门以及人工智能从哪里入门的的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 想往人工智能方向发展，从哪里学可以更快的提升？
2. 什么技能快速入门
3. ai人工智能入门
4. 初学者应该如何从零开始学习人工智能？

想往人工智能方向发展，从哪里学可以更快的提升？

人工智能一直是一个不错的职业选择，因为该技术在各行各业中的应用日益广泛，并且需要受过训练的专业人员来完成这一增长所创造的工作。权威人士预测，到2020年，人工智能将创造近230万个工作岗位。但是，还预测，这项技术将消灭170万个工作岗位，从而在全球范围内创造约50万个新工作岗位。此外，人工智能提供了许多独特而可行的职业机会。从娱乐到交通，几乎所有行业都使用AI，对合格，熟练的专业人才有巨大的s市场需求。

想开始学习AI的人有很多选择。例如，互联网允许每个人都注册在线课程。其中一些课程针对的是已经具有一定技术知识并专注于编码的人员，而其他课程甚至可以帮助那些在编程和工程领域没有任何专门知识的人。

如何开始使用AI

如果您在学习人工智能方面遇到某些困难，也就不足为奇了。如果您遇到困难，建议您在Kaggle上寻找解决方案，或在特定论坛上发表您的问题。了解要重点关注的内容以及首先要执行的操作也很重要。

1.选择您感兴趣的主题

首先，选择一个您真正感兴趣的主题。这将帮助您保持动力并参与学习过程。专注于某个问题并寻找解决方案，而不是仅仅被动地阅读在互联网上可以找到的所有内容。

2.找到一个快速的解决方案

关键是要找到可以解决该问题的任何基本解决方案。您需要一种算法，将数据处理为机器学习可以理解的形式，训练简单模型，给出结果并评估其性能。

3.改善您的简单解决方案

一旦有了简单的基础，就可以进行创造。尝试改进所有组件并评估更改，以确定这些改进是否值得您花费时间和精力。例如，有时候，改进预处理和数据清理会比改进学习模型本身带来更高的投资回报。

4.分享您的解决方案

写下您的解决方案并共享它，以获得反馈。您不仅会从其他人那里获得有价值的建议，而且还将成为您投资组合中的第一笔记录。

5.对其他问题重复步骤1-4

选择不同的问题，并对每个任务执行相同的步骤。如果您开始使用表格数据，请选择一个涉及图像或非结构化文本的问题。学习如何正确制定机器学习问题也很重要。开发人员经常需要将一些抽象的业务目标转变为适合机器学习细节的具体问题。

6.完成Kaggle比赛

这项竞赛可让您测试自己的技能，解决许多其他工程师正在解决的相同问题。您将不得不尝试不同的方法，选择最有效的解决方案。这场比赛还可以教会您协作，因为您可以加入一个大社区并在论坛上与人们进行交流，分享您的想法并向他人学习。

7.专业地使用机器学习

您需要确定您的职业目标是什么，并创建自己的投资组合。如果您还不准备申请机器学习工作，请寻找更多使您的投资组合印象深刻的项目。加入公民黑客马拉松，在社区服务中寻找与数据相关的职位。

结语：

对AI和机器学习的基本理解在任何业务领域和任何专业中都变得越来越有价值。借助各种在线课程，今天您不必上大学就可以学习这种复杂而有趣的技术。即使您没有任何工程学经验，也可以在家中学习人工智能，并开始将其知识应用到实践中，创建简单的机器学习解决方案，并朝着新职业迈出第一步。

如果您对这个职业领域感兴趣，并且想知道如何入门，三种不同类型的专业人员的学习途径；那些刚接触该领域的人，程序员以及已经在数据科学领域工作的人。各个行业需要不同的技能。

对于那些刚接触该领域的人，建议从数学开始，然后学习各种机器学习课程。此外，想要进入AI的人应该具备强大的计算机技能以及C++等编程技能，并且对算法有所了解。您还应该用一般的商业知识来补充这种教育。最重要的是，请确保您得到的任何培训都是动手实践的。

如果您已经是程序员，并且想进入AI，则可以直接进入算法并开始编码。

为了让数据分析师或科学家更多地了解AI，您必须具备编程技能。为了跨越从数据科学家到机器学习的桥梁，您应该知道如何准备数据，并具有良好的沟通能力和业务知识，并且精通模型构建和可视化。要使AI发挥作用，需要许多团队成员，从而可以专注于许多领域。

无论您从哪里开始，都应计划在整个职业生涯中继续接受教育，人工智能永远不会停止学习，因此您也不会停止学习。好了，我的回答完毕。希望对你有用，涨姿势跟着华子上网一起学习，活到老学到老都不够。"触手不可及，触网即可达"。记住，这话华子上网发明。

什么技能快速入门

1、平面设计很多人认为平面设计专业性很强，也非常的难，确实是这样，不过这也不代表他只能为科班出身的专业人士所掌握，其实仍然有一些能让普通人快速理解并快速入门的应用到具体场景的方法，而且能为你带来很多欢乐。

只需要下载几个常用的设计软件，例如：PS和AI，可以有网络上找一些免费视频课程来学。

ai人工智能入门

人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）的关系如下，DL?ML?AI。

人工智能比喻成的孩子大脑，而机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。

人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。

人工智能的概念是在1955年提出的；机器学习概念是1990年提出的；深度学习概念是2010年提出的。

深度学习曾经是以机器学习中的「神经网络算法」的身份存在的，随着大数据的爆发，深度学习被单拿出来，成为一种学习思想。

初学者应该如何从零开始学习人工智能？

此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。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。

有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。

“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:

PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）

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

YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk

关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。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greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。

之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：

GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。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。

MITDeepLearning（深度学习）一书。

UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）

deeplearning.net教程

MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书

SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书

“ArtificialIntelligence:AModernApproach(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ArtificialIntelligencecourse（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。

JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）

G?del,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：

RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物)。

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

KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）

MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）

线性代数

KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）

MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）

CodingtheMatrix?（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

edxprobabilitycourse（edx概率课程）

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。

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

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。