学习AI的一般步骤:了解一些人工智能的背景知识；补充数学或编程知识；熟悉机器学习工具库；系统学习AI知识；做一些AI应用；1了解人工智能的背景知识。人工智能有很多概念，比如机器学习、深度学习、神经网络等。，这让初学者觉得人工智能很神秘，很难理解。学习之初，知道这些名词的大概意思就够了。你不必走得太远。学习一段时间后，你自然会知道这些概念具体代表什么。人工智能是一门交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。《知云AI专栏》之前的这些文章《了解人工智能》也已经介绍给大家了。没看过的同学可以看看。下图是人工智能学习的大致路线:2补充数学或编程方面的知识。对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般需要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你擅长数学和编程，学人工智能会容易很多。谈到数学，许多学生都害怕。但是，学人工智能，数学绕不过去。入门阶段，不需要太高深的数学，主要是高等数学，线性代数，概率论。也就是说大一大二的数学知识已经完全够用了。如果你想从事机器学习工程师的工作，或者做人工智能方面的研究，你应该多学学数学。擅长数学将是你工作中的一大优势。Python在机器学习领域非常受欢迎。可以说是使用最多的编程语言，所以Python编程也是需要掌握的。在众多编程语言中，Python是一门易学易用的语言，学好Python也会受益匪浅。3熟悉机器学习工具库现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习工具库，比如TensorFlow，PyTorch等等。推荐你在这里学习PyTorch。PyTorch非常受欢迎，它是一个简单易用的机器学习工具库。有人说PyTorch“说不上有多好，但是用起来很舒服”。在学习人工智能的初期，可以先运行工具库官网的例子，比如MNIST手写识别。这样会对人工智能有一个感性认识，消除最初的陌生感。然后你可以看看里面的代码，你会发现神经网络的程序并不复杂，但是有很多关于神经网络的原理和训练的问题。这是好事，因为带着问题学习会更有成效。4系统学习人工智能这里的人工智能主要是指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习来实现的。机器学习知识主要有三部分:传统的机器学习算法，如决策树、随机森林、SVM等。这些叫做传统的机器学习算法，是相对于深度学习而言的。深度学习指的是深度神经网络，可以说是目前人工智能最重要、最核心的知识。强化学习，起源于控制论，有时被翻译成强化学习。深度学习可以与强化学习相结合，形成深度强化学习。这里需要知道的是，深度学习并不难学。对于一些工科研究生来说，一般只需要几个星期就可以入门，可以训练出一些实用的神经网络。但是要深入学习有深刻的理解并不容易。通常需要几个月。传统的机器学习算法有很多种，有些算法有很多数学公式，比如SVM。这些算法不好学，可以先学习深度学习，然后慢慢补充这些传统算法。强化学习比较难，一般需要两三个月才能有所领悟。5做一些AI应用。经过几周的深度学习，可以尝试做一些AI的应用，比如图像识别、风格转移、文本诗歌生成等等。边实践边学习会好很多，对神经网络的理解也会逐渐加深。
