如何學習人工智慧

從基礎的資料分析、線性代數及矩陣等等入門，只有打好了基礎，後面才好學，不能沒有邏輯的看一塊學一塊。

python具有豐富和強大的庫，能夠把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）很輕鬆地聯結在一起。比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c/c++重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充套件類庫。這也是人工智慧必備知識。

對於機器學習演算法，不僅要了解，還要會用。如果是多年的程式設計師，可參考下圖所示。

當第三步完成得差不多的時候，相信你已經進入這個領域了。因為機器學習是一門多領域交叉的學科，涉及概率論、統計學、演算法複雜度等多門學科。是ai的核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑。後續就可以學習如下圖所示的內容。

人工智慧的學習過程，不能缺少實際專案應用的操作。當你深度學習都學完之後。就可以找一些實際的例子來實驗一些你的學習成果。

推薦演算法是計算機專業的一種演算法，就是利用使用者的一些行為，通過一些數學演算法，推測出使用者可能喜歡的東西，在ai種起到一定的判斷作用。

分布式收索引擎是根據地域、主題、ip位址及其它的劃分標準，將全網分成若干個自治區域，在每個自治區域內設立乙個檢索伺服器的裝置。這些就是人工智慧主要應該學習的內容。

你也可以參考一些比較典型的例證，網上都有相應的**，可以了解，學習。

以上就是我學習人工智慧的以來對其的乙個淺層的了解，記錄下來只為了能相互學習，如果有不對的地方，還望指出，謝謝。