导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能实验教材怎么学的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能应该怎么学？
这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发
第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发
第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战
学习人工智能怎么入门
这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去进行人工智能学习。人工智能学习路线推荐给你：
阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；
阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。
在这里，小编还想给大家推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。
《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法；
第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；
第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；
第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。
《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。
人工智能要掌握的知识什么？要看什么书，以及学习步骤是什么？
科普类：数学之美；浪潮之巅
编程语言类：流畅的python；effective python；利用python进行数据分析
机器学习理论类：统计学习方法；机器学习（西瓜书；深度学习
机器学习实战类：python机器学习及实战；集体智慧编程；深度学习轻松学；tensorflow实战
推荐的阅读顺序是，首先读科普类，积累兴趣，对领域有个大概的了解。然后开始读编程语言类，掌握一门编程语言，机器学习领域的当红辣子鸡莫过于python，推荐先在网上看廖雪峰的python教程来入门，然后看进阶看流畅的python。当掌握好python，并且写过一些小程序后，就可以开始啃机器学习理论类的书籍了。其中写的最好的莫过于李航的统计学习方法，但统计学习方法涵盖面太窄，配合西瓜书来扩展宽度。有了理论基础之后，就可以开始实战了，先看python机器学习实战，掌握传统的机器学习方法。然后再进阶到深度学习及tensorflow。
以上
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能实验教材怎么学的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。