怎么學(xué)習(xí)人工智能

       自學(xué)人工智能還是有一定門檻的，如果已經(jīng)擅長一些技術(shù)和能力，那么成功的機(jī)會就會大很多。學(xué)習(xí)時建議先從簡單的開始。如果從最難的部分開始的話，很有可能你會氣餒，會放棄，那么，具體應(yīng)該怎樣做呢，大家和小編一起來看看吧。

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人工智能學(xué)習(xí)

首先了解這個領(lǐng)域，建立一個人工智能基本概念。

       例如了解AI技術(shù)包括哪些技術(shù)方向，有哪些應(yīng)用領(lǐng)域，未來會如何發(fā)展，前景如何，對社會的影響如何等等，這不僅能夠幫助我們加強(qiáng)對AI的興趣，甚至可以發(fā)揮自己對AI的想象。

       統(tǒng)計(jì)學(xué)部分：線性代數(shù)：標(biāo)量、向量、矩陣/張量乘法、求逆，奇異值分解/特征值分解，行列式，范數(shù)等

       概率與統(tǒng)計(jì)：貝葉斯、期望與方差、協(xié)方差、概率分布(0-1分布、二項(xiàng)分布、高斯分布)、獨(dú)立性與貝葉斯、最大似然和最大后驗(yàn)估計(jì)等

       高等數(shù)學(xué)：微積分、鏈?zhǔn)椒▌t、矩陣求導(dǎo)、線性優(yōu)化、非線性優(yōu)化(凸優(yōu)化/非凸優(yōu)化)以及其衍生的如梯度下降、牛頓法等

學(xué)習(xí)以機(jī)器學(xué)習(xí)為主的原理知識

        當(dāng)前人工智能技術(shù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)占據(jù)了主導(dǎo)地位。具體到機(jī)器學(xué)習(xí)的流程，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、預(yù)處理，建立模型，調(diào)整參數(shù)和模型評估。基礎(chǔ)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法，包括回歸算法，決策樹、隨機(jī)森林和提升算法，SVM，聚類算法，EM算法，貝葉斯算法，隱馬爾科夫模型，LDA主題模型等等。

        人工智能的范圍很廣，即使是某些很偉大的研究者，也無法掌握人工智能領(lǐng)域的所有概念。以上是小編為大家整理的，人工智能學(xué)習(xí)步驟和方法，希望對大家有所幫助。