一、怎样学习人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
二、学习人工智能需要多久？
如果从学习的角度来讲，上大学本科那就是4年。以后再读硕士读研究生就需要更长的时间。
如果说只是工作中需要，可能学比较短的时间，但与我们当代这个社会形势发展来讲，很可能要活到老学到老的，学以致用。
三、儿童如何学习人工智能？
建议从使用人工智能产品开始，以培养兴趣为重点。人工智能涉及的知识太深，目前真正从事人工智能学习的，都是研究生阶段才开始。
四、学习人工智能知识清单？
人工智能目前是个前沿学科。
当前对于人工智能的解决方案，似乎很难逃出自动化和功能软件的范畴。
即，当前研究人工智能，就像是物理学家在探寻新的自然规律。
你需要具备几个要素：
1.知识积累
2.思维能力
3.不局限和幻想意识
4.最重要的，要有兴趣
然后你得自己寻找答案，和建立解决方案。
在真正的切实可靠的，完美的意识模型产出以前，你也许很难得到经济回报。
因为很难证明你的努力有价值。从而在其他方面，也很难被人理解。
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
五、学习人工智能AI需要哪些知识？
作为IT开发人员，根据自己的经验简单的做了一下总结，分了两大部分内容：
一、自然语言处理（NLP）
（1）、基础
1、文本清洗（正则、分词与规范化）；
2、中文分词（HMM、trie tree、工具有jieba）
3、文法分析
4、词袋模型（ngram）
5、关键词抽取（tfidf、texttrank）
6、语义相似度（term、score、距离函数）
7、文本的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）
8、机器学习（lr、svm、bayesian、fast text、）
9、深度学习（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）
（2）、在实际项目中的应用
1、实体识别（应用：医疗智能、对话机器人）、（技术：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（扩展：知识图谱、图数据库）
2、query相似变换（应用：sug、纠错改写）、（技术：elasticsearch 建库索引）
3、文本分类（应用：情感识别、文章类型、意图识别（样本爬取）、语种检测）
4、序列标注（机器翻译、词性标注）
5、文本生成（应用：诗歌对联、摘要生成）、（技术：VAE、GAN）
6、聊天机器人（案例：百度anyQ）
二、图像视觉处理（计算机视觉）
（1）、主要应用
1、主要应用：无人驾驶、医疗影像诊断、安防、人脸识别、视频内容理解、图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪。
2、OpenCV
3、图像分类（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）
4、图像检索（距离度量与检索、图像特征抽取、LSH近邻检索算法）
上面两大内容中要学习的内容分为三个阶段
第一阶段：人工智能基础。包括编程基础：机器学习深度学习框架例如tensorflow/pytorch；数学基础：高等数学，线性代数，概率论，统计学知识；机器学习基础：决策树，逻辑回归，聚类算法，支持向量机，集成学习；深度学习基础：反向传播，链式求导，卷积神技网络，循环神经网络等。
第二阶段：算法在NLP领域的实践应用。基础的NLP任务：词法分析，包括：分词，词性标注等；句法依存分析；语义表示与语言模型；命名实体识别；文本分类；文本生成；机器翻译；信息检索等。
第三阶段：算法在CV领域的实践应用。CV图像处理的基础，opencv的框架；同时也是基于cv领域应用最广的几种任务：图像分类；语义分割；图像目标检测；目标跟踪；序列分析。
六、初中毕业可以学习人工智能吗？
我发现回答大部分不是程序员吧 你的劣势是学历 你的优势是年轻(如果你是刚初中毕业的话) 人工智能 大数据 云计算这些硕士研究生起步 而且需要非常好的数学基础 如果你初中毕业现在学计算机太赶趟了 不过自学会走很多弯路不是真大神难以坚持 建议报个班 初级程序员饱和了但是中级高级是极度缺人的 学java前端这些找工作很容易 当然你也可以搞安全 安全是最不看学历的专业了 出过很多野路子的大神 但是没兴趣很难学下去
七、零基础学习人工智能合适吗？
只要你有这份心心中满怀激情，无论哪个年龄段都是可以，如果自己就想玩一下，或者是想借此发家致富的话，建议还是慎重考虑。
八、学习人工智能，需要什么数学基础？
需要必备的知识有:
1、线性代数：如何将研究对象形式化？
2、概率论：如何描述统计规律？
3、数理统计：如何以小见大？
4、最优化理论： 如何找到最优解？
5、信息论：如何定量度量不确定性？
6、形式逻辑：如何实现抽象推理？
7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
九、学习人工智能前需要学习什么基础课程？
首先明白你学人工智能的目的，是出zd于喜爱，还是觉得这行业有前途以后就干这行。学人工智能课程需要掌握这些技能，Python基础、Python进阶、数据库实战开发、web前端开发、Python爬虫开发、Django框架、数据分析、人工智能。从上面学习的内容来看，前期是以python为核心，重点版学习python相关的内容，因为后期我们需要学习机器学习的内容，机器学习的学习过程中，对于python的使用要求较权高，还有就是深度学习、数据分析、算法模型等内容，课程内容还是很好的，想学，建议参考下四川新华电脑学校
十、如何学习人工智能
随着人工智能的快速发展，越来越多的人开始对人工智能产生浓厚的兴趣。无论是从事相关行业的专业人士，还是普通用户，都希望能够掌握人工智能的基础知识和应用技能。那么，如何学习人工智能呢？本文将为大家介绍一些学习人工智能的方法和步骤。
1. 学习人工智能的基础知识
要学习人工智能，首先需要掌握一些基础知识。人工智能领域包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向，因此要全面了解人工智能，就需要学习这些方向的基础知识。
机器学习是人工智能的核心技术之一，它涉及数据处理、算法分析和模型构建等方面的知识。深度学习是机器学习的一个分支，它利用神经网络模型来处理复杂的非线性问题。自然语言处理和计算机视觉则分别解决人机交互和图像识别等任务。
在学习这些基础知识时，建议选择优质的教程和课程，比如吴恩达的《机器学习》课程和李宏毅的《深度学习》课程。通过系统学习，可以建立起扎实的基础，为后续的学习打下坚实的基础。
2. 实践项目经验
学习人工智能不仅需要理论知识，还需要实践项目经验。通过实际项目的实践，可以掌握人工智能的应用技巧和解决实际问题的能力。
可以选择一些开源项目或者自己做一些小项目来提升实践能力。比如，可以尝试使用机器学习算法对数据进行分类或预测，或者利用深度学习模型进行图像识别。通过实际操作，可以更好地理解和掌握人工智能的应用。
3. 参加相关培训和竞赛
除了自学和实践，参加相关的培训和竞赛活动也是学习人工智能的好方法。培训班和讲座可以帮助学员系统学习人工智能的知识，提高技能水平。而竞赛活动则可以锻炼学员的团队合作和问题解决能力。
国内外都有很多知名的人工智能培训机构和竞赛平台，可以选择适合自己的参加。比如，可以参加Kaggle举办的数据科学竞赛，与全球的数据科学家一较高下。或者参加国内的人工智能竞赛，与国内的专业团队交流学习。
4. 追踪人工智能领域的最新动态
学习人工智能需要与时俱进，及时了解人工智能领域的最新动态和技术进展。可以关注一些权威的人工智能网站和博客，如机器之心、AI科技评论等，获取最新的研究成果和应用案例。
此外，还可以参加一些学术会议和技术交流活动，与同行们共同讨论和分享。多与行业内的专业人士交流，可以了解到更多的人工智能应用和实践经验，拓宽自己的视野。
5. 与人工智能从业者合作
学习人工智能的过程中，可以与人工智能从业者建立合作关系。可以通过实习、合作项目等方式，与他们共同工作，学习他们的经验和技巧。
通过与人工智能从业者的合作，可以学习到更实用的技术和方法，提高解决问题的能力。与他们的交流也会帮助自己建立更广泛的人际关系，为以后的发展打下基础。
总结
学习人工智能需要系统学习基础知识，通过实践项目和参加培训、竞赛活动提升能力，追踪最新动态，与人工智能从业者合作。通过这些方法，可以全面提高自己的人工智能水平，为未来的发展打下坚实基础。