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人工智能目前，世界各国政府都发布了人工智能相关的战略规划和政策部署。美国人工智能研发国家战略计划，英国机器人与人工智能，中国互联网+人工智能三年行动计划。一股学习人工智能的热潮席卷全球，我们当代大学生也有所响应。如何学习人工智能？我从以下几个方面和你交流。
1.什么是人工智能？
人工智能(Artificial intelligence)是利用数字计算机或由数字计算机控制的机器来模拟、延伸和扩展人的智能、感知环境、获取知识和利用知识以获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。
2.感受人工智能的魅力
人工智能离我们并不遥远。人脸识别、手写识别、指纹识别、语音识别、机器翻译、智能推荐等人工智能技术已经进入我们的生活，并逐渐改变我们的生活方式。
人机交互技术主要研究人与计算机之间的信息交换，包括人与计算机之间的信息交换和计算机与人之间的信息交换。人机交互技术除了传统的基础交互和图形交互，还包括语音交互、情感交互、体感交互和脑机交互。
语音交互是一种高效的交互方式，是人用自然语音或机器合成语音与计算机进行交互的综合技术。语音交互的过程包括四个部分:语音获取、语音识别、语义理解和语音合成。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以不同模式识别各种目标和物体的技术。图像识别技术是基于图像的主要特征。
自然语言处理技术是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它主要研究用自然语言实现人与计算机有效交流的各种理论和方法。
机器学习(Machine learning)是人工智能技术的核心，研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为来获取新的知识或技能，并重组已有的知识结构，以不断提高自身的性能。人工智能在生活中的广泛应用，得益于机器学习技术。语音识别和图像识别各有特点。
机器学习示意图3.人工智能学习的一般路线
人工智能学习路线是数学的基础。
人工智能会用到高等数学、线性代数、概率论等基础知识。数学基础越好，学习人工智能就会越得心应手。所以大学生学习人工智能最好，专科生数学基础要扎实。对于已经毕业的同学，需要补充一些数学方面的知识。如果你想从事机器学习或者人工智能的研究，你应该多学学数学。擅长数学将是你工作中的一大优势。
计算机基础
Python是机器学习领域非常流行的语言，也是使用最多的编程语言。所以在人工智能中掌握Python编程是很有必要的。Python易学易用，学习Python会受益匪浅。
要实现人工智能，还需要掌握机器学习的工具库。这里推荐你学习PyTorch。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。
机器学习基础
人工智能主要是指机器学习，因为人工智能主要是通过机器学习来实现的。机器学习知识有三个主要部分:
a)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。
b)深度学习是指深度神经网络，可以说是目前人工智能最重要、最核心的知识。
c)强化学习，源于控制论，也翻译为强化学习。深度学习可以与强化学习相结合，形成深度强化学习。
传统的机器学习算法有很多种，有些有很多数学公式，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。
深度学习并不难学，很容易上手，可以训练出一些实用的神经网络。但是要对深度学习有深刻的理解并不容易。强化学习很难，需要持续学习一段时间才能理解。
人工智能的应用
经过一段时间的深度学习，可以尝试做一些AI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。这里推荐一个深度学习教程，叫PracticalAI，分为基础、深度学习入门、深度学习高级、具体应用四个部分。有许多要运行的示例，您也可以修改示例并编写自己的应用程序。
对于一些大学生来说，他们的实践比较多，可以先学习各科知识。足够的知识积累将有利于未来的发展。有兴趣的话可以咨询湖南启发文化传媒有限公司..
