导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能利用什么来学习的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能学什么？
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
从大的技术层面来看，人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示和机器人学，这些方向各有体系且联系紧密。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。
机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍，有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集，这样也方便做结果对比，而算法可以从基础的常见算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。
学习机器学习的过程还可以借助于当前的人工智能平台来完成，一部分大数据（云计算）平台也提供了大量机器学习方面的实践环境，基于这些平台来完成机器学习实验会更方便一些，而且也会积累一定的实践经验。
人工智能是学习什么
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
1、从基础学科来分析
人工智能主要得学习数学，计算机，算法，心理学，统计学，概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业，比如社会学领域的人工智能就离不开社科，经济学领域的人工智能离不开财经等等。
2、人工智能的方向
§机器学习
§深度学习
§模式识别
§计算机视觉
人工智能技术在学习中的应用
人工智能技术在学习中的应用如下：
1、教育数据的挖掘与智能化分析
教育数据挖掘（Educational Data Mining）是综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘等技术和方法，对教育大数据进行处理和分析。通过数据建模，发现学习者学习结果与学习内容、学习资源、教学行为等变量之间的相关关系，来预测学习者未来的学习趋势。
2、早教机器人
近年来，智能服务机器人已逐渐渗透到人类生活的各个方面，它不仅是最好的人类伙伴和生产工具，甚至已逐渐成为可以信赖的“家庭成员”。随着当前儿童经济的盛行，儿童教育行业消费在家庭总体消费中所占的比例在逐渐增大。
智能早教机器人已经取代传统的电子教育产品成为未来家庭幼儿教育产品的主流，它不仅能够陪伴孩子，还能引导孩子学习。
3、人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用
他可以分析出你在学习过程中对知识的掌握情况，每个知识点学科能力的情况、你的核心素养的情况以及你的体质健康发展情况和心理健康发展情况等。可以使我们的教育评价从单一的学科知识评价到全面的综合性的评价；可以使我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价。
人工智能是学习什么？
1、学习并掌握一些数学知识
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础。
线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础。
概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路。
以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。
2、掌握经典机器学习理论和算法
如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：
1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；
4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；
8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（ProjectionPursuit）等；
12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。
3、掌握一种编程工具，比如Python
一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
4、了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。
5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。
6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的钻研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
根据百度百科给的定义，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
百度百科关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
综上，从定义上讲，人工智能是一项技术。
对于人工智能而言目前有哪些学习方法
一：数学基础。学习AI最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。
二：编程基础。当然，如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。（相关推荐：《Python教程》）
三：机器学习基础。由于本轮人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此，机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。
四：专业领域知识基础。人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。
五：具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。1、[endif]教学质量是否优秀，是否有专业的AI人工智能研发团队，是否可以独立研发教学课程;
2、[endif]是否有科学完善的课程体系，技术是否紧跟前沿脚步;
3、[endif]是否有严格的管理制度，严谨的教学制度，是否不断探索促进学习的方式方法。
4、[endif]课程是否是最新的人工智能项目。
另外，我还想提醒大家的是：
AI涉及到的数学特别多。很多数学问题，之所以让人头大，其实并不是真的有多难，而是符号系统比较复杂，运算繁复，或者运算所表达的物理意义多样。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能利用什么来学习的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～