导读：很多朋友问到关于想学人工智能怎么入手呢的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
零基础应该如何学人工智能?
1、打好基础，学习高数和Python编程语言
高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。 先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。 再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。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。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习。
3、不断挑战，接触深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
想学习人工智能，如何下手学习呢？
1、选择一种编程语言
首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。
2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识
如果你想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如NumpySciPy的优势。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。
3、学习Python库
机器学习库中已经写好了无数个Python库。你就挨个学习吧。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对你写机器学习算法都将十分有用。
其实，这也是学习人工智能的第一步。
4、Andrew-Ng课程
强烈推荐Andrew-NG的免费课程，了解机器学习的概念及算法理论。
学习完他的课程以后，你对人工智能现象就会有一些了解了。
5、学习Scikit-Learn库
最强大的API之一，拥有各种算法功能强大的数据编码器（Algorithms Powerful Data Encoders）
强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 机器学习》第2版，作者Sebastian Raschka。
“我刚开始学习人工智能时就读了这本书。读完本书，你就会了解如何实现机器学习中的各种算法”。
从机器学习算法理论（数学解释）和优化方法到实战编码，本书涵盖了Python实战算法和Scikit-Learn API在Python中的应用等知识。
6、实战时间
你也应该积极参加网络上各种编程竞赛。这类竞赛一般都很耗时，但不管怎样，你在刚开始的时候没必要一定要取得一个很高的排名，因为参加比赛的人都很优秀。刚开始，在他们面前你可能只是个无名小卒，但也别灰心，你只要每天持续练习，向每个人学习就好了。
就拿我来说吧，我在比赛中从来没进过前十。但是，我仍然在坚持。因为想要取得排名的话，你需要投入大量的时间。而我的目标，仅仅是重在参与，学习更多知识罢了。
人工智能如何入门？
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的实践中完成进一步的学习过程。
新手如何从零学习人工智能？
许多初学者都很困惑如何从零学习人工智能，毕竟人工智能一听就感觉特别高大上，让人觉得从零学人工智能简直是比登天还要难哦。那你就跟北大青鸟小编看看人工智能初学者如何从零学习人工智能吧!
人工智能从零开始学的话一般前面基础部分重点需要学习python，大概学完python之后，我们还要学习云计算和数据分析，再后面我们我们要重点学习人工智能内容，比如机器学习。人工智能内容的学习包含TensorFlow、keras、CNN、RNN、算法模型，金融风控模型等内容的学习，相对来说难度递增。但是如果你想找到一份好工作的话，这些都是很重要的知识点。
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初学者如何从零学习人工智能，看完你有没有明白呢?不明白的话可以问右下方小姐姐哦!
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于想学人工智能怎么入手呢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～