Question

人工智能软件好不好学习？

Answer 1

不存在什么好学与难学，只存在想不想学，努不努力学。分享一下学习方法，希望对你有所帮助：
1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习
3、不断挑战，接触深度学习。
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那谈首不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
4、不断实战，曾倩自己的实力经验。
实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的知侍枝技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准搭敏了。
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Answer 2

人工智能所需要学习的技能有以下这些
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做源码数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是激裂隐后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算明厅法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。

Answer 3

学习人工智能，要有一些数学基础，好在要求的数学老敬基础都是高枝含隐中及大学的层次，相信大家都学过。即使忘了，再去寻找以前的记忆也相对容易一些。
现在机器学习中，Python语言用的居多。如果你是程序员出身，已经有过Python,C++,Java语言的话，这一步就很简单了。如果你猛厅现在还不懂编程语言，也没关系，Python是一门很简单的语言。
机器学习基础
这一部分内容还是很多的，讲的都是一些经典的入门算法，大家要好好的感受下这些算法的精髓。

Answer 4

1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透拍雹，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了棚毁，才会层层积累，不能没有袭和帆逻辑性的看一块学一块。

Answer 5

首先，从当前的技术发展趋势来看，人工智能专业的发展前景还是非常广阔的，当前不论是云计算、大数据技术，还是物联网相关技术，最终的发展诉求之一都是智能化，而智能化也是诸多技术体系实现价值增量的重要环节，所以人工智能当前也是科技研发的一个重点领域。 虽然人工智能技术的发展对于姿闷派整个科技领域都有非常重要的意义，而罩郑且人工智能迹贺技术的发展对于产业领域的创新也有非常多的影响。