人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
隨著我們國力的強盛，和科技的進步。目前最流行的一個趨勢就是AI和大數據分析的興起，那麼怎麼愉快地、迅速的、有條理的學習AI呢？目前市場上這一類人才也是短缺，那麼應該從何處下手，以下就跟大家介紹如何學習AI？
一：數學基礎。學習AI最基本的高數、線代、機率論必須掌握，至少也得會高斯函數、矩陣求導，明白梯度下降是怎麼回事，否則對於模型的基本原理完全不能理解，模型調參與訓練也就無從談起了。
二：程式設計基礎。當然，如果是做純演算法研究員，工程能力的要求不會太高，但也需要能寫原始碼；而對於做演算法引擎開發或是應用開發的工程師來說，程式碼實現的能力高低就直接決定了工作產出的品質與效率了。所以，想做AI工程師的你需要熟練至少一種程式語言，並掌握配套的工具、常用函式庫等。 （相關推薦：《Python教學》）
三：機器學習基礎。由於本輪人工智慧的熱潮來自於深度學習相關技術與應用的優異表現，所以招募最熱的職位無疑是機器學習演算法工程師。因此，機器/深度學習的經典演算法、常見的神經網路模型、模型調參和訓練技巧就需要盡可能多且深入地掌握了。
四：專業領域知識基礎。人工智慧主要應用領域可大致分為影像、語音和NLP（自然語言處理）。無論是其中哪個領域，都有大量的專業知識需要去掌握，例如如果你想從事智慧駕駛產業的機器視覺方面的工作，那麼你就需要掌握影像相關的知識；而如果你想做一款智慧音箱的演算法開發，你就需要掌握語音和NLP相關的知識。
五：具體產業的深度認知。任何應用場景都有自己獨特的資料結構，而一個能夠落地的AI應用自然離不開對於業務本身的深入理解。演算法工程師需要清楚地掌握一個AI系統由哪些模組組成，相互關係是什麼，都用到哪些技術，解決什麼問題，才可能針對具體的問題展開實驗研究，從而進行優化。
這篇文章就是關於AI怎麼學的介紹，希望對需要的朋友有幫助！
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