人工智能是一项听起来高大上的，并且能够有利于人类社会的新发明。一个新事物的产生必然是要通过漫长的研究得到的，而作为普通人的我们想要学习，首先就要掌握基础的知识。所以下面就来教大家学习人工智能，如何学习人工智能方面的知识？
学习人工智能
学习人工智能
人工智能研究在本质上是学术性的，在你能够获得人工智能的某些细节之前，需要大量的跨各类学科的数学知识。这部分的人工智能关注于算法和驱动人工智能发展的工具。比如，什么样的神经网络结构能够改善视觉识别的结果？我们如何使无监督学习成为更有用的方法？我们能否找到一个更好的方法，去理解深度学习流水线是如何得出答案的？
另一方面，人工智能应用更多是关于使用现有工具去获取有用的结果。开源在这里发挥了一个重要的作用，那就是免费提供了易于使用的、各种语言的软件。公有云提供商也致力于提供大量的机器学习、模型、以及数据集，这使得人工智能的入门比其它的要简单的多。
普通程序员该如何正确学习人工智能方向的知识？
1. 熟练掌握基础理论知识
要成为人工智能领域，尤其是机器学习方向的程序员必须有一定的数学和算法基础，尽管各类框架使得现在的机器学习编程变得越来越简单，表面上可以不用在意太多的数学和算法细节，但实际上，即使是针对工程应用，一定程度的数学和算法理解以及对应的思维方式，能够在解决问题以及选择模型套用时提供许多的帮助。相关的知识理论基础包括：高等数学基础、统计学基础、线性代数、数值计算方法、运筹学。
当然，如果不打算进行特别深入的研究和扩展，以上内容并不需要都精通，但至少需要保持在知晓且能够形象化理解的范围内，只有在掌握这些基础的前提下，理解人工智能和机器学习相关的知识才能更加轻松顺利。
2. 相关基础工具的学习和应用
熟练掌握基础理论的同时，还要掌握相应的编程语言。目前机器学习最为普遍的语言是Python，大多数主流机器学习框架已经提供了Python接口。Python语法简单，上手较为容易，同时有较强的语言表达能力，又很容易与其他语言的项目进行交互，这些特点使之成为了在机器学习领域必学的编程工具之一。
学习人工智能
人工智能与机器学习、大数据这几个概念之间存在怎样的联系？
学者们研究「人工智能」的初衷，是为了制造出能够像人脑一样思考的机器。虽然目前我们距离这一目标还过于遥远，不过这正是我们前往终极目标的必经之路。它们往往被称作为「应用人工智能」，即帮助我们完成各种简单任务的手段或工具。
正是通过机器学习，这些「应用人工智能」才得以实现。机器学习（Machine Learning）指用大量数据训练出一个模型的过程，使它可以代替人类完成一些简单的任务。机器学习是目前应用人工智能最为主流的实现方式。
体育记者想让机器帮助他们撰写格式固定的赛事新闻，医生需要机器辅助查看患者的 X 光片，公司职员想通过机器快速审阅合同等文件...通过机器学习训练出对应的算法模型，在输入新的数据后自动生成结果，可以帮助他们显著的提高工作效率。
大数据（Big Data）提供了训练模型所需要的基础原料。 Gartner Group 对大数据的定义为：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。对于这些数量惊人、形式多变的数据进行收集、管理、分析等的技术，被称为「大数据技术」。海量数据经过处理后变为了实现应用人工智能的基础资料，它们让机器顺利完成「学习」，胜任我们给予的任务。
简单来说，机器学习是实现人工智能的途径与手段，大数据则提供实现人工智能的基础资料。
可以看得出来学习人工智能是很难的，需要有一定的计算机基础，所以打好基础是最重要的。可以先理论的了解相应的知识，然后再构建框架，学习编程，这样就能够有效的学到人工智能的知识。
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