普通人如何自学ai

普通人如何自学ai，AI编程是当前非常热门的领域之一，人工智能里面的概念很多，未来一定会有很多很多人工的重复工作会被AI替代，以下分享普通人如何自学ai。

普通人如何自学ai1

第一步：了解AI

在开始学习AI编程之前，您需要了解AI是什么，以及它可以用于哪些应用。AI是一种机器学习技术，它利用算法和数据来使计算机模拟人类的智能行为。AI可以应用于各种领域，包括医疗、金融、制造和自动驾驶汽车等。

第二步：学习编程基础

　　

在学习AI编程之前，您需要具备一些编程基础。您可以学习Python编程语言，因为Python是一种易于学习的语言，且在AI领域非常流行。学习Python的好处是您可以学习如何使用Python库和框架，如NumPy、Pandas和TensorFlow，这些都是在AI编程中必不可少的工具。

第三步：了解机器学习

机器学习是AI的一种形式，它使用算法和数据来训练计算机模型，以便计算机可以预测新数据的'结果。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。学习这些算法并了解它们的应用是理解AI编程的重要一步。

第四步：学习AI编程工具和框架

　　

了解AI编程工具和框架是进一步学习AI编程的必要步骤。有许多工具和框架可用于AI编程，包括TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-Learn等等。学习这些工具和框架可以帮助您更好地理解AI编程的实践应用。

第五步：掌握AI编程技术

AI编程技术包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。深度学习是一种机器学习技术，它使用神经网络模型来模拟人脑的决策过程。自然语言处理是一种技术，它可以使计算机理解和生成人类语言。计算机视觉是一种技术，它使计算机能够“看到”和理解图像和视频。

第六步：实践项目

学习AI编程的最好方法是实践项目。您可以选择一个AI项目，如图像分类、语音识别或自然语言处理等，然后使用所学的知识和工具来开发一个AI应用程序。在实践中，您可以面临各种挑战和问题，这些问题可能涉及数据收集、数据清洗、算法选择和调整等方面。通过实践项目，您可以深入理解AI编程的实际应用，从而更好地掌握AI编程技能。

　　

第七步：参加AI社区和活动

参加AI社区和活动可以帮助您与其他AI编程爱好者交流和学习。在社区中，您可以分享自己的经验和知识，了解最新的AI技术和应用，并获得来自其他人的建议和支持。参加AI活动，如会议、研讨会和竞赛等，可以让您更好地了解AI的最新发展和趋势，并与其他专业人士交流和互动。

普通人如何自学ai2

学AI能干什么？

首先说一下我个人的观点，我认为未来一定会有很多很多人工的重复工作会被AI替代，并且这个趋势无法逆转，不管是你想象得到的行业还是想象不到的行业，从实体到互联网，从工业到家用，历史的车轮滚滚向前，你不上车，就只能开11路了。

很多人看见AI，会觉得很高端，距离自己很远，可能一辈子都跟自己没啥关系，自己也不可能学会，其实AI并没那么高端复杂，普通人通过学习，3-4个月的业余时间完全可以达到初级的应用状态。

做个图像分类，人脸识别，语音识别什么的都不在话下，你每天打打游戏看看电视，三四个月也就那么过去了，而学习AI可能会彻底改变你一生的思维方式，最起码当你看到一个很神奇的东西，你可能会知道它内部是如何实现的。

理论学习阶段：

前期不要执着于弄懂所有数学知识，有一些基础概念即可，后面实践的时候哪不懂再补哪里，否则容易受打击，进而自暴自弃。

线性代数：【学习时间不超过10小时】

在正式学习AI算法之前，你应该具备一些基础的线性代数知识，这会让你更容易的理解算法，线性代数的知识非常广阔，而我们只需要理解其中的一小部分就行了,推荐给大家一个非常好的线性代数快速学习视频，就是3Blue1Brown出的这个《线性代数的本质》，非常生动的把很抽象的东西说的很透彻。

　　

可能你看书几天都想不明白的东西，看看这个视频，几分钟就懂了，实在没有耐心看完的，着重看懂前10课就够了，每一课十几分钟，学习线性代数主要的目的是让我们对维度和空间有一个具体的`概念，这样才能理解神经网络中的非线性变换。

微积分: 【学习时间不超过10小时】

同样推荐3Blue1Brown的这款《微积分的本质》，简单明了，知识点一语中的。

喜欢大学教授风的，推荐看麻省理工出的这款公开课，当初我就是看这个公开课学的，这个授课教授真是大神级别，深入浅出，同样的，没有足够耐心的也不用全部学完，知道什么是导数，什么是二阶导数，什么是链式法则，基本上就够入门AI了。

AI理论：【学习时间2-3个月】

具备了一定的数学基础后，我们就要开始学习AI的理论基础了，AI理论的学习首推吴恩达教授的课程，这是非常经典的课程，无数的工程师从它入门，如果以后想用AI进行图像识别，图像分类等操作的。

可以着重学习CNN（卷积神经网络）部分，如果想进行语音识别，或像我一样进行股票等序列化数据分析的，可以着重学习RNN（循环神经网络），但是普通的DNN是基础，必须先学好。

普通人如何自学ai3

人工智能专业有哪些课程

人工智能专业课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉》等课程。

从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的，不过前置的课程在大学本科期间都有学习过，如信号处理，线性代数，微积分这些，如果你在学校期间，这部分的内容学习的不错，那么恭喜你了，你的基础不错。可以专心学习后面机器学习、深度学习相关的内容了。

　　

由于不同的高校往往有不同的资源整合能力，在人工智能领域也有一定的侧重点，所以在选择具体学习方向的时候，应该结合所在高校的实际情况，尽量选择学科实力比较强的方向，这样会有一个更好的学习体验。

人工智能的发展前景好吗

第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。

第二：产业互联网的.发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。