普通人如何自學ai

普通人如何自學ai，AI程式設計是當前非常熱門的領域之一，人工智慧裡面的概念很多，未來一定會有很多很多人工的重複工作會被AI替代，以下分享普通人如何自學ai。

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第一步：瞭解AI

在開始學習AI程式設計之前，您需要了解AI是什麼，以及它可以用於哪些應用。AI是一種機器學習技術，它利用演算法和資料來使計算機模擬人類的智慧行為。AI可以應用於各種領域，包括醫療、金融、製造和自動駕駛汽車等。

第二步：學習程式設計基礎

在學習AI程式設計之前，您需要具備一些程式設計基礎。您可以學習Python程式語言，因為Python是一種易於學習的語言，且在AI領域非常流行。學習Python的好處是您可以學習如何使用Python庫和框架，如NumPy、Pandas和TensorFlow，這些都是在AI程式設計中必不可少的工具。

第三步：瞭解機器學習

機器學習是AI的一種形式，它使用演算法和資料來訓練計算機模型，以便計算機可以預測新資料的'結果。機器學習演算法可以分為監督學習、無監督學習和強化學習。學習這些演算法並瞭解它們的應用是理解AI程式設計的重要一步。

第四步：學習AI程式設計工具和框架

瞭解AI程式設計工具和框架是進一步學習AI程式設計的必要步驟。有許多工具和框架可用於AI程式設計，包括TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-Learn等等。學習這些工具和框架可以幫助您更好地理解AI程式設計的實踐應用。

第五步：掌握AI程式設計技術

AI程式設計技術包括深度學習、自然語言處理和計算機視覺等。深度學習是一種機器學習技術，它使用神經網路模型來模擬人腦的決策過程。自然語言處理是一種技術，它可以使計算機理解和生成人類語言。計算機視覺是一種技術，它使計算機能夠“看到”和理解影象和視訊。

第六步：實踐專案

學習AI程式設計的最好方法是實踐專案。您可以選擇一個AI專案，如影象分類、語音識別或自然語言處理等，然後使用所學的知識和工具來開發一個AI應用程式。在實踐中，您可以面臨各種挑戰和問題，這些問題可能涉及資料收集、資料清洗、演算法選擇和調整等方面。通過實踐專案，您可以深入理解AI程式設計的實際應用，從而更好地掌握AI程式設計技能。

第七步：參加AI社群和活動

參加AI社群和活動可以幫助您與其他AI程式設計愛好者交流和學習。在社群中，您可以分享自己的經驗和知識，瞭解最新的AI技術和應用，並獲得來自其他人的建議和支援。參加AI活動，如會議、研討會和競賽等，可以讓您更好地瞭解AI的最新發展和趨勢，並與其他專業人士交流和互動。

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學AI能幹什麼？

首先說一下我個人的觀點，我認為未來一定會有很多很多人工的重複工作會被AI替代，並且這個趨勢無法逆轉，不管是你想象得到的行業還是想象不到的行業，從實體到網際網路，從工業到家用，歷史的車輪滾滾向前，你不上車，就只能開11路了。

很多人看見AI，會覺得很高階，距離自己很遠，可能一輩子都跟自己沒啥關係，自己也不可能學會，其實AI並沒那麼高階複雜，普通人通過學習，3-4個月的業餘時間完全可以達到初級的應用狀態。

做個影象分類，人臉識別，語音識別什麼的都不在話下，你每天打打遊戲看看電視，三四個月也就那麼過去了，而學習AI可能會徹底改變你一生的思維方式，最起碼當你看到一個很神奇的東西，你可能會知道它內部是如何實現的。

理論學習階段：

前期不要執著於弄懂所有數學知識，有一些基礎概念即可，後面實踐的時候哪不懂再補哪裡，否則容易受打擊，進而自暴自棄。

線性代數：【學習時間不超過10小時】

在正式學習AI演算法之前，你應該具備一些基礎的線性代數知識，這會讓你更容易的理解演算法，線性代數的知識非常廣闊，而我們只需要理解其中的一小部分就行了,推薦給大家一個非常好的線性代數快速學習視訊，就是3Blue1Brown出的這個《線性代數的本質》，非常生動的把很抽象的東西說的很透徹。

可能你看書幾天都想不明白的東西，看看這個視訊，幾分鐘就懂了，實在沒有耐心看完的，著重看懂前10課就夠了，每一課十幾分鍾，學習線性代數主要的目的是讓我們對維度和空間有一個具體的`概念，這樣才能理解神經網路中的非線性變換。

微積分: 【學習時間不超過10小時】

同樣推薦3Blue1Brown的這款《微積分的本質》，簡單明瞭，知識點一語中的。

喜歡大學教授風的，推薦看麻省理工出的這款公開課，當初我就是看這個公開課學的，這個授課教授真是大神級別，深入淺出，同樣的，沒有足夠耐心的也不用全部學完，知道什麼是導數，什麼是二階導數，什麼是鏈式法則，基本上就夠入門AI了。

AI理論：【學習時間2-3個月】

具備了一定的數學基礎後，我們就要開始學習AI的理論基礎了，AI理論的學習首推吳恩達教授的課程，這是非常經典的課程，無數的工程師從它入門，如果以後想用AI進行影象識別，影象分類等操作的。

可以著重學習CNN（卷積神經網路）部分，如果想進行語音識別，或像我一樣進行股票等序列化資料分析的，可以著重學習RNN（迴圈神經網路），但是普通的DNN是基礎，必須先學好。

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人工智慧專業有哪些課程

人工智慧專業課程：《人工智慧、社會與人文》、《人工智慧哲學基礎與倫理》、《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規劃與學習》、《仿生機器人》、《群體智慧與自主系統》《無人駕駛技術與系統實現》《遊戲設計與開發》《計算機圖形學》《虛擬現實與增強現實》、《人工智慧的現代方法I》、《問題表達與求解》、《人工智慧的現代方法II》、《機器學習、自然語言處理、計算機視覺》等課程。

從上面的專業課程內容來看，需要掌握的人工智慧相關的知識內容還是很多的，不過前置的課程在大學本科期間都有學習過，如訊號處理，線性代數，微積分這些，如果你在學校期間，這部分的內容學習的不錯，那麼恭喜你了，你的基礎不錯。可以專心學習後面機器學習、深度學習相關的內容了。

由於不同的高校往往有不同的資源整合能力，在人工智慧領域也有一定的側重點，所以在選擇具體學習方向的時候，應該結合所在高校的實際情況，儘量選擇學科實力比較強的方向，這樣會有一個更好的學習體驗。

人工智慧的發展前景好嗎

第一：智慧化是未來的重要趨勢之一。隨著網際網路的發展，大資料、雲端計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智慧化必然是發展趨勢之一。人工智慧相關技術將首先在網際網路行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。

第二：產業網際網路的.發展必然會帶動人工智慧的發展。網際網路當前正在從消費網際網路向產業網際網路發展，產業網際網路將綜合應用物聯網、大資料和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業網際網路發展的過程中釋放出大量的就業崗位。

第三：人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。隨著智慧體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智慧體進行交流和合作。從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術將成為一個必然的趨勢，相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。