ai人工智能小白学怎么学习

学习人工智能（AI）的基础知识可以从以下几个方面入手：1. 了解基本概念：可以通过阅读相关书籍、在线课程或观看相关视频，了解人工智能的基本概念、定义、历史和发展。这将帮助你建立起对人工智能的整体认识。2. 学习机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一。可以选择参加相关的在线课程或自学机器学习的基本概念、算法和应用。学习机器学习需要一定的数学基础，包括概率论、统计学和线性代数等。3. 掌握编程技能：学习编程是学习人工智能的重要一步。可以选择学习Python这样的编程语言，因为它在人工智能领域应用广泛。掌握基本的编程技能后，可以学习如何使用Python库（如NumPy和Pandas）进行数据处理和分析，以及如何使用机器学习库（如Scikit-learn和TensorFlow）进行模型训练和预测。4. 完成实践项目：通过参与实践项目，可以将所学的理论知识应用到实际情境中。可以选择一些开源的数据集和项目，如通过机器学习来预测房价或分类图像等。在实践中不断调试和改进代码，可以加深对人工智能技术的理解和运用。5. 深入学习特定领域：一旦掌握了基础知识，可以进一步深入学习特定领域的人工智能应用。计算机视觉、自然语言处理、机器人学、强化学习等。选择一个感兴趣的领域，并通过学习相关论文、参与讨论和实践项目，不断提高自己在该领域的专业知识。6. 持续学习和探索：人工智能领域更新迅速，新的技术和算法不断涌现。持续学习和探索是学习人工智能的重要方面。可以关注最新的研究进展、参加学术会议和工作坊，并积极参与相关的开放社区，与其他人工智能学习者和专业人士交流和分享经验。学习人工智能需要有耐心和持续的努力。从基本概念开始，通过理论学习、实践项目和专业领域的深入学习，可以逐渐建立起对人工智能的全面了解和应用能力。

人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了~第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。我本身其实也是自己研究。如果有说的不全面的地方请见谅。

学习AI的大致步骤：（1）了解人工智能的一些背景知识；（2）补充数学或编程知识；（3）熟悉机器学习工具库；（4）系统的学习AI知识；（5）动手去做一些AI应用；1 了解人工智能的背景知识人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。下图为人工智能学习的一般路线：2补充数学或编程知识对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。很多同学一提到数学就害怕，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。3 熟悉机器学习工具库现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。4 系统的学习人工智能这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。机器学习知识主要有三大块：（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。5 动手去做一些AI应用学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。拓展资料：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。参考资料：百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

AI中的小白工具是指能够简化AI开发或应用的工具，通常是针对初学者或非专业人士设计的。这些工具可以提高开发效率，减少错误，并使更多的人能够参与到AI的开发和应用中来。常见的AI小白工具包括可视化编程界面、自动化模型训练和部署平台、自动化数据预处理工具等。AI中的小白工具指的是一些简单易用、不需要专业技能的人工智能工具，它们可以帮助用户快速地实现某些任务或解决某些问题。一些常见的小白工具包括：1. 图像识别工具：可以帮助用户快速识别图片中的物体、动物、场景等。2. 语音识别工具：可以将人的语音转化为文字，方便用户进行语音输入。3. 自然语言处理工具：可以帮助用户处理文本数据，如文本分类、情感分析、实体识别等。4. 数据可视化工具：可以将数据可视化为图表、地图等形式，使用户更直观地理解数据。5. 智能聊天机器人：可以与用户进行自然语言交互，回答用户的问题、提供服务等。

可以逐步去学习，先学习一门编程语言，我认为Python来做人工智能方向较为好一点，后面就来学习人工智能机器学习方面的算法，并学会慢慢运用到实战中去，这个过程你可以看书也可以找相关教学视频，B站上就有很多