一、ai入门学什么

1、要入门人工智能，需要掌握一些基础知识和技能。以下是一些入门人工智能需要学习的课程和基础知识：

2、数学基础：人工智能需要用到许多数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。这些数学知识对于人工智能的算法和模型的理解和应用至关重要。

3、编程语言：人工智能需要用到编程语言进行算法实现和模型构建，建议掌握Python或R语言等编程语言。

4、机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学习机器学习可以帮助理解和应用常见的机器学习算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。

5、深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，可以应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。学习深度学习可以掌握常见的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

二、人工智能入门书籍

1、人工智能技术入门（人工智能技术丛书）

2、机器学习算法竞赛实战kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门人工智能系统书籍

3、人工智能导论面向非计算机的人工智能入门书籍新一代信息技术丛书李德毅中国人工智能学会组编中

三、人工智能训练师入门需要什么知识

1、负责对用户的问题进行分类，及业务知识库的整理加工、维护和优化；

2、负责对业务的应答话术进行编辑及维护，保证答案准确性；

3、负责对用户的问题及对应的答案进行分析，并提出优化建议；

4、挖掘客户语料，提取相关行业特征场景、并结合相关行业知识提供合理的解决方案；

5、负责核心指标的日常跟踪维护；

6、优化人工智能机器人相关产品的智能体验，保障客户满意度。

7、数据能力：了解科学的数据获取方法论，能运用数据处理工具（如Excel等），逻辑思维强。

8、行业背景：熟悉公司行业领域知识，特别是语言或图像方面数据的特点。

9、分析能力：基于产品的数据需求，及时发现、提炼问题特征，产出优化方案和建议。

10、沟通能力：具备较强与不同岗位同事同频交流的能力，能通俗易懂的阐释专业术语信息。

11、AI技术理解力：能够厘清基本的AI概念，并了解其技术边界（能做什么和不能做什么）。

12、AI行业理解力：具备AI行业知识（如了解行业术语）或相关产品运营经验，在此基础上能够预判行业趋势、深挖场景痛点、设计AI方案。

四、人工智能通识基础入门

1、人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。

2、程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。

3、人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。

4、理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。

五、ai人工智能入门

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

2、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。

3、人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。

4、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。

5、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。