如何系统学习AI？

网友解答: 人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注

人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。

要想系统的学习AI一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践（课题研发）来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。

人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：

第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。

第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。

第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。

在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的实践中完成进一步的学习过程。

随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在酷米写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

AI也称为人工智能，是IT领域一个新鲜的行业，在IT界很多程序员都可以编写代码，但只是局限于普通的软件开发，而AI人工智能是一个系统工程。仅靠开发人员的相互联系和交流远远不够，在未来两年内，如果不能形成成熟的AI技能，整个IT行业将裹足不前。我们下面简单谈一下学习AI的全称途径。

1、在书店或网络上购买或寻找一些基础的AI学习资料，作为自己学习人工智能的开始。基础知识的掌握，熟悉基本AI术语和方法，是非常重要的。在这里给您介绍一本书，Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》。这本介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等），也包括包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。这里建议阅读原版英文书籍，虽然也有译本，但由于专业程度的问题，很多译文是不太专业的，英文原版可到一些专业的书店或亚马逊上查找下，书的封面请参阅下图一。

2、如果您在AI领域有一定的基础，需要进行深入的学习， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）一书应该是不错的选择，书的封面请参考下图二。还有一本《Logic For Computer Science》，这本书应该是免费的，请在网络上自行查找，这本书讲解了计算机科学的数学逻辑和求解证明的算法方法。

3、您可能要把大学里学过的高等数学和逻辑数学重新复习一下。特别是微积分和线性代数，因为在AI 人工智能技术领域内有着广泛的应用，大多数机器学习技术可以简化为线性代数和微积分，比如训练神经网络的反向传播算法。想要深入学习研究AI 人工智能技术，还要掌握离散数学、微分、积分和多变量、概率和统计、线性代数、回归分析和随机过程、泊松过程、马尔科夫链和布朗运动。同时还要了解概率理论，了解基于R 语言、推理和算法的统计。4、学习并熟练掌握Python，（C / C ++）和数据结构，正常情况下，任何主流编程语言和非主流编程语言都能应用于AI 人工智能的开发。区别就在于库/工具的性能和可用性。例如，C++的所有设置都优于Java或Python，能帮助开发人员最大化硬件的功能。而Python有非常好的FFI，并且能与C或C++结合使用。还有如Octave / MATLAB、R、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，当然为了技术开发的合作，还是建议学习常用的，大众化的编程语言。毕竟AI人工智能的开发需要团队合作，非主流编程语言不利用您溶入团队。

5、您可以尝试选择开源框架，进行前期的业务尝试。选择开源框架时要清楚，现成的框架都是基于不同目的构建的。所以在通过编程创建和使用模型或跨平台可视化和部署模型，都是基于提供框架的提供商需求的，我个人觉得英伟达的CUDA工具包就是一个好的试验场。还有GitHub平台，是拥有世界上最大的开源数据集合，有着全球优秀的AI人工智能领域的开发人员，在那里交流学习，是一个很好的，也能学到知识的地方。

最后是电脑硬件的一点建议，您可能要购买配置Pascal系列GPU的专业显卡、i7处理器、32GB内存和SSD固态硬盘，当然如果您费用允许，建议您在增加配置，这样对AI工作负载和后期的测试是很有好处的。