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这两年人工智能很火，非常多伴侣，尤其是哪些以前有过点编程经验（例如会点前端Web研发、C Sharp和Java研发）的伴侣都跃跃欲试，想自学点这方面的知识。
不求以后真的转行做专业的人工智能研发程序员，只求能认识有些基本知识，能处理有些现实中的小问题，相信有类似想法的伴侣非常多。
——那样，倘若想自学“人工智能”专业，应该怎样入门呢？
针对非常多有过必定编程研发经验的伴侣来讲，这不是问题，大众肯定会想到买书，例如“21天精通XX”系列、“XX从入门到精通”和“XX指南”之类的书籍，根据惯例，人工智能和Python专业肯定亦有类似的书籍。
还有些伴侣可能更加心急，想直接下载有些Python、TensorFlow之类的PDF书籍，迫不及待地想起始学习、敲出自己的“HelloWorld”代码案例等等。
这种心情是能够理解的，然则这种想法和做法是绝对错误的，由于相比其它编程语言和专业，学习人工智能专业，倘若不是为了追求简单地自娱自乐，要能用于实战，乃至能以此去求职，其学习难度最少要高出一个数量级。
最大的难点不在于学习Python语言的本身，这个相对简单，重点在于学习人工智能要非常扎实的数学、统计和分析方面的专业知识，数学基本要非常牢，另外，还要对硬件的底层非常熟练，由于人工智能项目是软硬件一体的。
因此，倘若大众想学习人工智能专业，首要必定要摆正心理，不可贪多求快，急于求成，必定要循序渐进，先打好基本，欲速不达。
否则迟早会翻车，会碰到你理解不了、消化不了的问题，会遇到很强的瓶颈，最后特别有可能会显现“学习人工智能从入门到放弃”的结果。
学习人工智能，首要第1步要补课，要夯实理论基本。
人工智能是一个综合性很强的学科，需要有扎实的理论基本（尤其是数理知识）才可够深入认识其应用和发展。大众能够经过学习关联书籍、课程和在线教育平台等方式，深入认识人工智能的历史、基本概念、算法原理和发展趋势等。
第二步才是学习Python研发语言。
Python是日前最流行的人工智能编程语言之一，亦是最拥有应用前景的语言之一，学习Python语言的基本语法和应用，把握它的数据类型、掌控结构和函数等知识，这些都是基本。
第三步要学习相关设备学习和深度学习的算法。
设备学习和深度学习是人工智能的核心和关键技术，设备学习包含监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等技术，深度学习则是一种基于多层神经网络的设备学习办法。
大众能够经过学习关联的书籍、课程和实质敲代码实践等方式，举一反三，深入认识这些算法的原理和应用，把握其重点的算法模型和应用场景。
这是非常拥有难度，非常关键的一步，倘若你的基本知识比较扎实，有必定的天资，那样学习起来会比较容易，以后有从事专业人工智能研发的潜能，相反，学习起来会比较艰难，只能学个一知半解，只会依葫芦画瓢，很难登堂入室。
第四步便是实践和实操了。在学习人工智能的过程中，需要进行实践来巩固所学习到的知识。能够尝试参加开源项目或自主研发一个相对简单、完整的人工智能应用项目，例如简单地语音识别、图像识别、自然语言处理等。
经过项目实践，能够深入理解算法的应用和实现，加强对人工智能的实践能力和技术水平，才可最后融会贯通，灵活运用。
而后，再逐步加深难度，参加更加多、更繁杂的人工智能项目，持续累积经验，打通任督二脉。
第五点是一个意见，要多参加人工智能研发社区的互动交流。
在学习人工智能的过程中，遇到困难或自己理解不了的问题很平常，碰到这种状况，能够去参加关联的研发社区和论坛，认识新的技术和应用，累积经验和资源，与其他人交流和分享，还能够持续扩大自己的视野和知识行业，学习其他人的经验。
以上过程中的每一步都非常重要，环环相扣。非常多人不明白、不屑于做第1步，结果最后就卡在了第1步。还有有些伴侣编程经验相对较少，或之前无任何编程经验，相当于是小白要全新学习一步开门语言，这般学习难度亦很大，学不会Python，最后卡在了第二步。
剧烈，不意见无任何编程经验的纯小白伴侣学习，倘若真的想学，必定要个可靠、正规的学习，从零起始，学好编程基本。
还有非常多伴侣基本不牢、资质有限，只能做类似Java中的“增删改查”当个码农，停留卡在了第三步。倘若能到达第四步那就非常不易了，学得好的话，能够当人工智能项目的经理，架构师，倘若资质有限，没法突破的话，最后亦只能作为一个高级一点的码农。
总之，学习人工智能专业想登堂入室是非常有难度的，需要有相当的理科基本，需要长时间累积和保持不懈地奋斗，理论基本和研发实践每一步都很重要，需要学习者有极重的耐心和毅力，仅有这般才可真正有所成。
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发表于 2024-9-28 12:02:18