初中学历可以学习人工智能么？
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初中学历还是别好高骛远，就酱，不然扯着蛋。连写程序，还没掌握计算机语言的情况下就做这个，好比腿都没有就想走一样搞笑。我是真的看不懂，个别回答是有多不负责任才会说出直奔贝叶斯分类这种话的...
除非你家里父母是国内大厂的程序员高手/这方面的大学教授或研究人员，有耳濡目染的优势，其他情况家庭背景不太相关的就别跳到什么特征向量，贝叶斯分类了...这些都至少是高三，大一乃至研究生阶段的内容。时间到了，那个时候学起来会事半功倍，现在这样没基础又强行啃，既浪费时间又连一知半解都做不到。别觉得努力就行了，懂得何时，以及如何有效的发力更重要。
当然，绝对不是什么都做不了。虽然我是个机械狗，绝非严格意义上的码农/AI研究的，但是接触的很多教授和博士生们所做的，包括自己分到的项目，都会接触很多这些概念。我觉得我至少还是有资格给后辈分享一下规划和路线的。
具体来说，乖乖先从学Python做起吧，懂得这是啥玩意，怎么用，能搞清楚各种loop，各种data type的性质和用法，上手操作写点小玩意，初中基本到这就已经很不错了。Python是个相对简单，而且目前各路AI研究人员都用的。这个阶段切忌操之过急，而且这说到底毕竟只是课外内容，学有余力，不影响课业的情况下能做到多少就是多少了。如果因为这个导致课业翻车没能进入好学校，那就真的玩脱了。哪怕觉得自己进不了好学校，能进多好的高中进多好的高中，踏踏实实地学。因为高中的内容，如微积分和矩阵，对于理解之前那些高阶概念来说是极为基础和重要的。脚踏实地，脚踏实地，脚踏实地。 （举个例子，很多所谓机器学习，基本原理都是通过微分找最优）
高中阶段，同样的道理，学有余力的前提条件下继续学习计算机语言相关的知识。如果前一阶段学的还算轻松而且觉得不够，先接触class，function，method以及module的概念，并且用Python实践和理解。在这些专属于Python的内容消化完以后，就已经有向其他语言拓展，并理解较复杂的计算机相关知识的条件了，因为你掌握一门计算机语言，真正上手去写才知道这些概念是怎么回事。到这一步，尽管Python还有其他高阶的知识（比如代码优化），其实就可以暂时放下了。如果在没有影响高中学业的情况下学完这些内容，你很可能就已经比绝大多数人强了...我tmd高二才开始捣鼓简单的loop，从零开始学C语言，但是我有了这些基础后到大学一个月就能速成Python。但是一定要是在没有影响高中课业的情况下！！！！不仅是因为高考对你后来的人生发展很重要，更重要的还是我前面所说，这一阶段的内容对后续极为基础和重要。重要的事情不止要说3遍，脚踏实地，脚踏实地，脚踏实地。 盲目发力只能是自我安慰和欺骗，自己感觉良好。真正的进步需要合理的方法，努力，以及一定的规划，需要会用巧劲。
高中阶段跟着正常课业走，如果搞不懂极限，微积分，矩阵（与特征向量相关），后面的那些内容你就只能懂个怎么写汉字名称。如果不幸变成这种情况，不要强求，至少你有比同龄人付出更多努力的毅力和意志，即便是其他的行业有这样的品质也不会混太差。如果走理科路线，能够把以上高中内容吃透，那么你就可以进入下一步了。（顺便，如果你到高中能完全掌握这些，你已经比高中的我强了...）到这个阶段，你应该可以看懂一些较为简单的代码，可以至少使用和看懂其他人写的码是怎么回事。这就是后续学习的基础。
高中内或者到毕业，如果你能搞定我上面所说的内容，还有余力（并且能坚持到那个时候）的话，这些是可选内容：各类简单的算法（各类排序算法，建立在数值分析基础上的算法等等），继承（与class相关）的概念，以及一些统计学的内容。这些相对比较抽象，但是是各类计算机语言内通用的，你能用之前学到的Python写并理解这些概念，就能举一反三。
到了大学，如果选择相关的专业的时候你就可以更加系统的学习相关的内容了。有了一门语言的基础，你可以在大学里更快更好地学习其他更抽象的概念，加以实践。这就是之前提到的什么特征向量出场的时候了，而这个时间点距离你现在的年龄，可能有3到5年...没错，这是场持久战，但真正的接触AI的机会，在这里才刚刚开始....
希望我写了这么多，至少能让你认识到真正“学”人工智能，现实上有多任重而道远。这个行业从目前来看依旧还有不少潜力，但是到你大学毕业（7-9年后）会这个行业走到哪个地步很难说。毕竟，在我看来这个领域已经有点泡沫的迹象。很多所谓的进展，其实真正是否有进步是很难讲的。
除非你家里父母是国内大厂的程序员高手/这方面的大学教授或研究人员，有耳濡目染的优势，其他情况家庭背景不太相关的就别跳到什么特征向量，贝叶斯分类了...这些都至少是高三，大一乃至研究生阶段的内容。时间到了，那个时候学起来会事半功倍，现在这样没基础又强行啃，既浪费时间又连一知半解都做不到。别觉得努力就行了，懂得何时，以及如何有效的发力更重要。
当然，绝对不是什么都做不了。虽然我是个机械狗，绝非严格意义上的码农/AI研究的，但是接触的很多教授和博士生们所做的，包括自己分到的项目，都会接触很多这些概念。我觉得我至少还是有资格给后辈分享一下规划和路线的。
具体来说，乖乖先从学Python做起吧，懂得这是啥玩意，怎么用，能搞清楚各种loop，各种data type的性质和用法，上手操作写点小玩意，初中基本到这就已经很不错了。Python是个相对简单，而且目前各路AI研究人员都用的。这个阶段切忌操之过急，而且这说到底毕竟只是课外内容，学有余力，不影响课业的情况下能做到多少就是多少了。如果因为这个导致课业翻车没能进入好学校，那就真的玩脱了。哪怕觉得自己进不了好学校，能进多好的高中进多好的高中，踏踏实实地学。因为高中的内容，如微积分和矩阵，对于理解之前那些高阶概念来说是极为基础和重要的。脚踏实地，脚踏实地，脚踏实地。 （举个例子，很多所谓机器学习，基本原理都是通过微分找最优）
高中阶段，同样的道理，学有余力的前提条件下继续学习计算机语言相关的知识。如果前一阶段学的还算轻松而且觉得不够，先接触class，function，method以及module的概念，并且用Python实践和理解。在这些专属于Python的内容消化完以后，就已经有向其他语言拓展，并理解较复杂的计算机相关知识的条件了，因为你掌握一门计算机语言，真正上手去写才知道这些概念是怎么回事。到这一步，尽管Python还有其他高阶的知识（比如代码优化），其实就可以暂时放下了。如果在没有影响高中学业的情况下学完这些内容，你很可能就已经比绝大多数人强了...我tmd高二才开始捣鼓简单的loop，从零开始学C语言，但是我有了这些基础后到大学一个月就能速成Python。但是一定要是在没有影响高中课业的情况下！！！！不仅是因为高考对你后来的人生发展很重要，更重要的还是我前面所说，这一阶段的内容对后续极为基础和重要。重要的事情不止要说3遍，脚踏实地，脚踏实地，脚踏实地。 盲目发力只能是自我安慰和欺骗，自己感觉良好。真正的进步需要合理的方法，努力，以及一定的规划，需要会用巧劲。
高中阶段跟着正常课业走，如果搞不懂极限，微积分，矩阵（与特征向量相关），后面的那些内容你就只能懂个怎么写汉字名称。如果不幸变成这种情况，不要强求，至少你有比同龄人付出更多努力的毅力和意志，即便是其他的行业有这样的品质也不会混太差。如果走理科路线，能够把以上高中内容吃透，那么你就可以进入下一步了。（顺便，如果你到高中能完全掌握这些，你已经比高中的我强了...）到这个阶段，你应该可以看懂一些较为简单的代码，可以至少使用和看懂其他人写的码是怎么回事。这就是后续学习的基础。
高中内或者到毕业，如果你能搞定我上面所说的内容，还有余力（并且能坚持到那个时候）的话，这些是可选内容：各类简单的算法（各类排序算法，建立在数值分析基础上的算法等等），继承（与class相关）的概念，以及一些统计学的内容。这些相对比较抽象，但是是各类计算机语言内通用的，你能用之前学到的Python写并理解这些概念，就能举一反三。
到了大学，如果选择相关的专业的时候你就可以更加系统的学习相关的内容了。有了一门语言的基础，你可以在大学里更快更好地学习其他更抽象的概念，加以实践。这就是之前提到的什么特征向量出场的时候了，而这个时间点距离你现在的年龄，可能有3到5年...没错，这是场持久战，但真正的接触AI的机会，在这里才刚刚开始....
希望我写了这么多，至少能让你认识到真正“学”人工智能，现实上有多任重而道远。这个行业从目前来看依旧还有不少潜力，但是到你大学毕业（7-9年后）会这个行业走到哪个地步很难说。毕竟，在我看来这个领域已经有点泡沫的迹象。很多所谓的进展，其实真正是否有进步是很难讲的。
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