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自学人工智能（自学人工智能可以找到工作吗）

发布时间：2023-03-12 00:36:55 稿源：创意岭阅读： 81 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于自学人工智能的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、北大青鸟设计培训：学人工智能快速入门的方法？
2、没基础学人工智能难吗？
3、人工智难学吗？自学可以吗？
4、自学人工智能需要哪些书？

自学人工智能（自学人工智能可以找到工作吗）

一、北大青鸟设计培训：学人工智能快速入门的方法？

很想学习人工智能，培训班学费又太贵，家里条件不是特别好，不忍心用爸妈那点微薄的工资。

想通过自学人工智能找到一份好工作，养家糊口，改变一下自己的命运。

那么到底该怎么自学人工智能快速入门呢?当然可以，请看下文。

自学一般是通过看书、视频入门，现在网上还是很多关于人工智能的知识的。

但是，毫不夸张地说，沈阳北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/发现很多零基础小白自学人工智能如果直接通过看书，很容易云里雾里，可以说是一个人工智能入门从放弃的....毅种循环。

因此建议先去大概了解人工智能到底是什么，还有去招聘网站看看现在的企业到底需要什么样的技能，有个大概的方向。

初学者最好通过视频来学习人工智能。

比如吴恩达教授的机器学习，麻省理工的线性代数视频等等...来我们北大青鸟官网看看人工智能到底要学什么。

二、没基础学人工智能难吗？

负责任地说，没基础学人工智能不简单。

首先，当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。

人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网(科技)公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。

机器学习本身的定义可以理解为从一堆杂乱无章的数据中找到一定的规律并予以应用，所以机器学习也是目前大数据分析的两种主要方式之一。学习机器学习需要有两方面基础，其一是数学基础(线性代数、概率论)，其二是编程语言基础，目前Python语言在机器学习领域的应用比较广泛。初期学习机器学习知识并不会遇到非常复杂的数学知识，所以即使数学基础比较薄弱，也可以学习。

机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法设计，因此要想在机器学习领域走得更远，一定要重视数学相关知识的学习。实际上，人工智能领域的研发对于数学的要求还是比较高的，但是在人工智能平台落地之后，基于人工智能平台进行的应用级开发(行业创新)对于数学的要求会大幅降低。

目前人工智能领域专业人才的培养依然以研究生教育为主，如果自学人工智能知识，通常需要较长一段时间，而且学习效果未必会得到保障，要想有较好的学习效果，最好能在岗位上边用边学，通常在一年左右就能够入门。

三、人工智难学吗？自学可以吗？

人工智能不难

人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能不像其他编程一样，需要一种特定的计算机语言去开发它。人工智能这块领域包含了很多计算机这方面的技术。且听我一一道来。

很多人知道，不管学习哪种编程，你的数学知识一定要好，而搞算法的那一群工程师数学水平则更是要犹有过之。

阶段一-高等数学

人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础，也是有利于以后同学们在后续的课程中更好的理解机器学习和深度学习的内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。

阶段二-python的高级应用

需要对python的高级应用。python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理。使得我们能在学习机器学习的时候更加的轻松。

阶段三-机器学习

开始进行机器学习。而机器学习中则涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习。然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。比如说语音识别，从外部用户身上获取语音数据，然后进行算法分析，最后识别为文字显示在你的设备上。

阶段四-数据挖掘

进行数据挖掘对数据进行收集分析。顾名思义，数据挖掘就是对数据进行挖掘，通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态。而数据挖掘涉及到了很多的知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。

阶段五-深度学习

深度学习。深度学习则是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。