想学ai怎么样入门

想学ai怎么样入门，这两年人工智能很火，很多朋友，尤其是那些以前有过点编程经验的朋友都跃跃欲试，不过学习和入门AI是一项具有挑战性但又充满机遇的任务，以下分享想学ai怎么样入门。

想学ai怎么样入门1

学习AI的第一步是寻找合适的学习资源和途径。有很多优质的学习资源可供选择，包括经典的AI书籍、在线课程和学习平台。经典的AI书籍如《机器学习》、《深度学习》等，可以帮助初学者建立起扎实的理论基础。在线课程和学习平台如Coursera、edX、Kaggle等提供了丰富的学习内容和实践项目，可以帮助学习者深入理解和应用AI技术。

介绍AI的学习方法和技巧

　　

学习AI需要掌握一些学习方法和技巧。首先，理论与实践相结合是学习AI的关键。除了学习理论知识，还应该积极进行实践，通过动手做项目来巩固所学内容。

其次，多做项目是提高技能的有效途径。选择一些小型项目并逐步挑战复杂的项目，可以帮助巩固知识并培养解决问题的能力。此外，多与他人交流也是学习AI的重要方式。参与AI社区、加入学习群体、与其他学习者互动交流，可以促进学习者之间的合作与共同成长。

介绍AI的学习规划和路径

制定一个合理的学习规划和路径对于学习AI至关重要。首先，建立扎实的基础知识是必要的。学习者应该掌握数学、统计学和计算机科学等相关基础知识，这些知识将为深入理解AI提供坚实的'基础。

其次，学习AI的核心技能包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，学习者可以选择相应的课程和学习资源进行学习。在学习过程中，建议学习者注重实践，通过完成实际项目来应用所学知识，从而加深理解并提高技能水平。

　　

学习AI的路径也需要根据个人兴趣和目标进行规划。可以选择专攻某个领域，如计算机视觉、语音识别等，深入研究相关技术和算法；也可以选择跨学科学习，结合领域知识（如医学、金融等）和AI技术，探索交叉应用的可能性。无论选择哪种路径，持续学习和保持与技术发展同步是至关重要的。

知识点结论

学习和入门AI是一项具有挑战性但又充满机遇的任务。通过寻找优质的学习资源和途径，如经典书籍、在线课程和学习平台，结合理论学习和实践项目的方法，以及制定合理的学习规划和路径，我们可以逐步掌握AI技术，为未来的发展打下坚实基础。

同时，积极参与社区交流和合作，与他人分享经验和学习成果，不断拓展视野和思维方式。鼓励读者积极探索和实践，不断追求技术进步和创新，共同推动AI技术的发展和应用，迎接未来的挑战和机遇。

想学ai怎么样入门2

不求以后真的转行做专业的人工智能开发程序员，只求能了解一些基础知识，能解决一些现实中的小问题，相信有类似想法的朋友很多。

——那么，如果想自学“人工智能”专业，应该如何入门呢？

对于很多有过一定编程开发经验的朋友来说，这不是问题，大家肯定会想到买书，比如“21天精通XX”系列、“XX从入门到精通”和“XX指南”之类的书籍，按照惯例，人工智能和Python专业肯定也有类似的书籍。

　　

还有些朋友可能更加心急，想直接下载一些Python、TensorFlow之类的PDF书籍，迫不及待地想开始学习、敲出自己的“HelloWorld”代码案例等等。

这种心情是可以理解的，但是这种想法和做法是绝对错误的，因为相比其它编程语言和专业，学习人工智能专业，如果不是为了追求简单地自娱自乐，要能用于实战，甚至能以此去求职，其学习难度至少要高出一个数量级。

最大的难点不在于学习Python语言的本身，这个相对简单，重点在于学习人工智能要非常扎实的数学、统计和分析方面的专业知识，数学基础要非常牢，此外，还要对硬件的底层非常熟悉，因为人工智能项目是软硬件一体的。

所以，如果大家想学习人工智能专业，首先一定要摆正心态，不可贪多求快，急于求成，一定要循序渐进，先打好基础，欲速不达。

否则迟早会翻车，会碰到你理解不了、消化不了的问题，会遇到较大的瓶颈，最终很有可能会出现“学习人工智能从入门到放弃”的结果。

学习人工智能，首先第一步要补课，要夯实理论基础。

人工智能是一个综合性很强的学科，需要有扎实的理论基础（尤其是数理知识）才能够深入了解其应用和发展。大家可以通过学习相关书籍、课程和在线教育平台等方式，深入了解人工智能的历史、基本概念、算法原理和发展趋势等。

第二步才是学习Python开发语言。

Python是目前最流行的人工智能编程语言之一，也是最具有应用前景的语言之一，学习Python语言的基本语法和应用，掌握它的数据类型、控制结构和函数等知识，这些都是基础。

　　

第三步要学习有关机器学习和深度学习的算法。

机器学习和深度学习是人工智能的核心和关键技术，机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等技术，深度学习则是一种基于多层神经网络的.机器学习方法。

大家可以通过学习相关的书籍、课程和实际敲代码实践等方式，举一反三，深入了解这些算法的原理和应用，掌握其主要的算法模型和应用场景。

这是非常具有难度，非常关键的一步，如果你的基础知识比较扎实，有一定的天资，那么学习起来会比较容易，以后有从事专业人工智能开发的潜力，相反，学习起来会比较艰难，只能学个一知半解，只会依葫芦画瓢，很难登堂入室。

　　

第四步就是实践和实操了。在学习人工智能的过程中，需要进行实践来巩固所学习到的知识。可以尝试参加开源项目或者自主开发一个相对简单、完整的人工智能应用项目，比如简单地语音识别、图像识别、自然语言处理等。

通过项目实践，可以深入理解算法的应用和实现，提高对人工智能的实践能力和技术水平，才能最终融会贯通，灵活运用。

然后，再逐步加深难度，参加更多、更复杂的人工智能项目，不断积累经验，打通任督二脉。

第五点是一个建议，要多参加人工智能开发社区的互动交流。

在学习人工智能的过程中，遇到困难或者自己理解不了的问题很常见，碰到这种情况，可以去参加相关的开发社区和论坛，了解新的技术和应用，积累经验和资源，与其他人交流和分享，还可以不断扩大自己的视野和知识领域，学习其他人的经验。

　　

上述步骤中的每一步都非常重要，环环相扣。很多人不明白、不屑于做第一步，结果最终就卡在了第一步。还有一些朋友编程经验相对较少，或者之前没有任何编程经验，相当于是小白要全新学习一步开门语言，这样学习难度也很大，学不会Python，最终卡在了第二步。

强烈，不建议没有任何编程经验的纯小白朋友学习，如果真的想学，一定要个靠谱、正规的学习，从零开始，学好编程基础。

还有很多朋友基础不牢、资质有限，只能做类似Java中的“增删改查”当个码农，停留卡在了第三步。如果能到达第四步那就非常不容易了，学得好的话，可以当人工智能项目的经理，架构师，如果资质有限，无法突破的话，最终也只能成为一个高级一点的码农。

总之，学习人工智能专业想登堂入室是非常有难度的，需要有相当的理科基础，需要长期积累和坚持不懈地努力，理论基础和开发实践每一步都很重要，需要学习者有极大的耐心和毅力，只有这样才能真正有所成。