自學人工智能（自學人工智能可以找到工作嗎）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于自學人工智能的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

2023新版文章智能生成器，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

你只需要給出你的關鍵詞，它就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網頁版、PC客戶端，官網：https://ai.de1919.com

本文目錄:

• 1、北大青鳥設計培訓：學人工智能快速入門的方法？

• 2、沒基礎學人工智能難嗎？

• 3、人工智難學嗎？自學可以嗎？

• 4、自學人工智能需要哪些書？

一、北大青鳥設計培訓：學人工智能快速入門的方法？

很想學習人工智能，培訓班學費又太貴，家里條件不是特別好，不忍心用爸媽那點微薄的工資。

想通過自學人工智能找到一份好工作，養(yǎng)家糊口，改變一下自己的命運。

那么到底該怎么自學人工智能快速入門呢?當然可以，請看下文。

自學一般是通過看書、視頻入門，現(xiàn)在網上還是很多關于人工智能的知識的。

但是，毫不夸張地說，沈陽北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/發(fā)現(xiàn)很多零基礎小白自學人工智能如果直接通過看書，很容易云里霧里，可以說是一個人工智能入門從放棄的....毅種循環(huán)。

因此建議先去大概了解人工智能到底是什么，還有去招聘網站看看現(xiàn)在的企業(yè)到底需要什么樣的技能，有個大概的方向。

初學者最好通過視頻來學習人工智能。

比如吳恩達教授的機器學習，麻省理工的線性代數視頻等等...來我們北大青鳥官網看看人工智能到底要學什么。

二、沒基礎學人工智能難嗎？

負責任地說，沒基礎學人工智能不簡單。

首先，當前學習人工智能是不錯的選擇，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和應用，整個行業(yè)領域會釋放出大量的相關人才需求。學習人工智能技術通常要根據自身的知識基礎來選擇一個學習切入點，對于初學者來說，可以按照三個階段來學習人工智能技術，分別是基礎知識階段、人工智能平臺階段和實踐階段。

人工智能技術目前有六大主要研究方向，其中計算機視覺、自然語言處理、機器人學和機器學習這幾個方向的熱度比較高，相關領域正在有越來越多的產品開始落地應用，比如目前大型互聯(lián)網(科技)公司推出的人工智能平臺，多以視覺和語言處理為基礎進行打造。對于初學者來說，從機器學習開始學起則是不錯的選擇。

機器學習本身的定義可以理解為從一堆雜亂無章的數據中找到一定的規(guī)律并予以應用，所以機器學習也是目前大數據分析的兩種主要方式之一。學習機器學習需要有兩方面基礎，其一是數學基礎(線性代數、概率論)，其二是編程語言基礎，目前Python語言在機器學習領域的應用比較廣泛。初期學習機器學習知識并不會遇到非常復雜的數學知識，所以即使數學基礎比較薄弱，也可以學習。

機器學習的步驟涉及到數據收集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以機器學習的基礎是數據，而核心則是算法設計，因此要想在機器學習領域走得更遠，一定要重視數學相關知識的學習。實際上，人工智能領域的研發(fā)對于數學的要求還是比較高的，但是在人工智能平臺落地之后，基于人工智能平臺進行的應用級開發(fā)(行業(yè)創(chuàng)新)對于數學的要求會大幅降低。

目前人工智能領域專業(yè)人才的培養(yǎng)依然以研究生教育為主，如果自學人工智能知識，通常需要較長一段時間，而且學習效果未必會得到保障，要想有較好的學習效果，最好能在崗位上邊用邊學，通常在一年左右就能夠入門。

三、人工智難學嗎？自學可以嗎？

人工智能不難

人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。



人工智能不像其他編程一樣，需要一種特定的計算機語言去開發(fā)它。人工智能這塊領域包含了很多計算機這方面的技術。且聽我一一道來。

很多人知道，不管學習哪種編程，你的數學知識一定要好，而搞算法的那一群工程師數學水平則更是要猶有過之。



階段一-高等數學

人工智能的基礎，其中高等數學是必需必會的。而高等數學則包括數據分析、概率論、線性代數及矩陣、凸優(yōu)化等。良好的數學基礎，也是有利于以后同學們在后續(xù)的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內容。同時對于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實現(xiàn)的。

階段二-python的高級應用

需要對python的高級應用。python語言在人工智能上有著不可或缺的地位。機器學習則是非常的復雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設置數據源及內部和云部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數據管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕松。

階段三-機器學習

開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多復雜的算法，通過算法對數據進行分析和進行學習。然后對現(xiàn)實的情況作出判斷并對其進行回應。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數據，然后進行算法分析，最后識別為文字顯示在你的設備上。

階段四-數據挖掘

進行數據挖掘對數據進行收集分析。顧名思義，數據挖掘就是對數據進行挖掘，通過算法對數據進行收集然后分析，模擬人的原始學習形態(tài)。而數據挖掘涉及到了很多的知識，比如數據庫技術、機器學習、統(tǒng)計學、數據倉庫技術等。

階段五-深度學習

深度學習。深度學習則是機器學習的一個分支，是實現(xiàn)機器學習的技術，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應用。從TensorFlow、BP神經網絡、深度學習概述、CNN卷積神經網絡、遞歸神經網、自動編碼機，序列到序列網絡、生成對抗網絡，孿生網絡，小樣本學習技術等方面講解深度學習相關算法。

階段六-自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學和人工智能領域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們人類的獨有的特權。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂并能處理自然語言。

階段七-圖像處理

圖片處理就是計算機通過獲取圖像并對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。已經廣泛地應用到各個領域。



收尾

而學習人工智能或者任何其他的東西，不是一朝一夕能學成的。而小編只是幫你們梳理梳理思路，不至于讓你們走岔路。而真正想要學精通，也需要你們自身的不懈努力和堅持。

四、自學人工智能需要哪些書？

1、人工智能算法方面:

《人工智能及其應用》第三版、人工智能與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了~第一本感覺能簡單并且全面點。這類書其實很多可是。大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。

2、機器視覺算法方面:

《機器視覺算法與應用》這本書講的大多都是工業(yè)化生產中機器視覺應用。從內容來說并不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。

3、機器人方面：

新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在當當網里找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。

以上就是關于自學人工智能相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

推薦閱讀：

自學景觀設計學校推薦（自學景觀設計學校推薦哪個）

為什么很多美工想轉行做客服（如何自學美工）

自學電商運營教程（自學電商運營教程pdf）

景觀設計師證取消了后續(xù)（景觀設計師證取消了后續(xù)還有用嗎）

青島地產景觀設計工程（青島地產景觀設計工程有哪些）