如何才能學到智能化技術

1. 如何學習人工智慧可以自學嗎

當然可以自學。人工智慧作為新時代科學飛速發展的產物之一，他的出現極大的便利了人們的生活，提高了人們對生活的體驗。作為新興的產業之一，會有很多小夥伴對其產生濃厚的興趣，那麼今天就讓我們來講講如何學習人工智慧，順便分享幾個學習人工智慧的網站以供大家參考。

首先，人工智慧屬於計算機的一個分支，他是科技發展的重要產物，同樣也是科技強大的體現。如果決定想要學習人工智慧，當然不論是學任何東西。第一步就是要先了解你所要學習的具體是什麼東西。就拿人工智慧來舉例，我們要先了解這一領域以及一些相關的基礎知識。

一、人工智慧是什麼？

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。當我們在了解了基礎的知識後我們還要對其進行下一步定義，就是我們為什麼要去學習這項專業也就是我們要拿他去干什麼？也就是明確目的性。

智能代理家園(官網

智能代理是人工智慧的應用領域之一，在中學人工智慧課程教學中，適當介紹智能代理的基本概念和工作原理，並讓學生與智能代理實例進行交互操作，能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服務，並且將由對智能代理的親身體驗，而產生對人工智慧課程學習的濃厚興趣。PS：可以當作入門學習的基礎。

好了以上就是對人工智慧的基本了解與自學方法，感興趣的小夥伴可以去學習一下。

2. 從事人工智慧行業需要學什麼

首先我們談人工智慧是什麼?人工智慧,英文縮寫為AI。它的領域范疇是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧專業是個興盛技術專業。查看國家教育部網數據顯示，高等院校第一批的人工智慧專業是在2019年3月後才准許創立的。人工智慧專業的方位和總體目標是探尋實踐活動合適我國高等學校人工智慧技術人才的培養的課程內容和教學策略，塑造中國人工智慧產業鏈的應用性優秀人才。
簡單而言，就是說對人的邏輯思維的信息內容全過程的模擬模擬。較為令人熟識的人工智慧技術的運用實例，如，Google阿爾法圍棋(AlphaGo)擊敗圍棋高手李世石、柯潔，Bai人的大腦發布的無人駕駛汽車等。時下人工智慧技術的運用許多 ，如，機器視覺技術，指紋驗證，面部識別，眼底黃斑分辨，虹膜識別技術，掌紋識別，數據管理系統，全自動整體規劃，智能化檢索，定律證實，博奕，全自動編程設計，智能控制系統，機器人學，語言和圖象了解，基因遺傳程序編寫等。
人工智慧專業的主幹課程有，認知心理學、認知科學基本、人們的記憶力與學習培訓、語言與邏輯思維、測算神經系統工程項目，《人工智慧技術、社會發展與歷史人文》、《人工智慧技術社會學基本與倫理道德》，《優秀智能機器人操縱》、《認知能力智能機器人》、,《智能機器人整體規劃與學習培訓》、《仿生機器人》，《人工智慧技術的當代方式I》《難題表述與求出》、《人工智慧技術的當代方式II》《深度學習、自然語言理解、人工智慧演算法等》……等。
從國家新政策方面上看來，國務院辦公廳下發了《新一代人工智慧技術建設規劃》。《整體規劃》明確提出了朝向2030年在我國新一代人工智慧技術發展趨勢的指導方針、發展戰略、重點項目和保障體系，為在我國人工智慧技術的進一步加快發展趨勢確立了關鍵基本。現階段中國人工智慧迅猛發展，中央政府也重視人工智慧技術行業的發展趨勢。數據顯示，預估到2020年，中國人工智慧產業鏈經營規模將超出1500億人民幣，推動有關產業鏈經營規模超出1萬億。但全世界人工智慧技術人才資源，我國卻只能5%上下，人工智慧技術的優秀人才空缺超出500萬。
綜上可知，人工智慧是發展前景非常好的專業，專業人才缺口巨大。專業都對計算機編程能力和數學的要求都是非常高，這點選擇時需要仔細考慮。希望對你有幫助。

3. 學習人工智慧AI需要哪些知識

需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。

需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

拓展資料：

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並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等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。2017年12月，人工智慧入選「2017年度中國媒體十大流行語」。

參考資料：網路—人工智慧：計算機科學的一個分支

4. 如何自學人工智慧

學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智慧的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智慧的背景知識
人工智慧裡面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網路等等，使得初學者覺得人工智慧很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什麼了。
人工智慧是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智慧最重要的兩個方面。這些在「知雲AI專欄」之前的文章「認識人工智慧」，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智慧學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對於已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那麼學習人工智慧會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智慧，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段並不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智慧的研究，那麼應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智慧，主要是基於一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch「也說不出來怎麼好，但是使用起來就是很舒服」。
剛開始學習人工智慧的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智慧有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然後可以看看裡面的代碼，你會發現，其實神經網路的程序並不復雜，但是會對神經網路的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智慧
這里的人工智慧主要指機器學習，因為目前人工智慧主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習演算法，是相對於深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網路，可以說是目前最重要最核心的人工智慧知識。
（3）強化學習，源於控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習並不難學，對於一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，並可以訓練一些實際應用中的神經網路。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習演算法的種類非常多，有些演算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些演算法並不好學，因此可以先學習深度學習，然後再慢慢的補充這些傳統演算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之後，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網路的理解。