怎么学习人工智能

       自学人工智能还是有一定门槛的，如果已经擅长一些技术和能力，那么成功的机会就会大很多。学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，那么，具体应该怎样做呢，大家和小编一起来看看吧。

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人工智能学习

首先了解这个领域，建立一个人工智能基本概念。

       例如了解AI技术包括哪些技术方向，有哪些应用领域，未来会如何发展，前景如何，对社会的影响如何等等，这不仅能够帮助我们加强对AI的兴趣，甚至可以发挥自己对AI的想象。

       统计学部分：线性代数：标量、向量、矩阵/张量乘法、求逆，奇异值分解/特征值分解，行列式，范数等

       概率与统计：贝叶斯、期望与方差、协方差、概率分布(0-1分布、二项分布、高斯分布)、独立性与贝叶斯、最大似然和最大后验估计等

       高等数学：微积分、链式法则、矩阵求导、线性优化、非线性优化(凸优化/非凸优化)以及其衍生的如梯度下降、牛顿法等

学习以机器学习为主的原理知识

        当前人工智能技术中，机器学习占据了主导地位。具体到机器学习的流程，包括数据收集、清洗、预处理，建立模型，调整参数和模型评估。基础则是机器学习的基本算法，包括回归算法，决策树、随机森林和提升算法，SVM，聚类算法，EM算法，贝叶斯算法，隐马尔科夫模型，LDA主题模型等等。

        人工智能的范围很广，即使是某些很伟大的研究者，也无法掌握人工智能领域的所有概念。以上是小编为大家整理的，人工智能学习步骤和方法，希望对大家有所帮助。