學習人工智慧是可以改變很多事情的，很多人都不相信，格物斯坦表示：這需要乙個人有強大的自控力和毅力，朝著堅定的目標方向付出努力才行，不能泛泛而談，講那些理論卻不去做。
人工智慧的發展離不開基礎支援層和技術層，基礎支援層包括大資料、計算力和演算法；技術層包括計算機視覺、語音識別和自然語言處理。首先要有計算機的基礎，學習過程式設計和計算機演算法之後，就有了學習人工智慧的本錢，在進行人工智慧的理解時就不會太難。
作者羅素在計算機界是很有名的專家，諾維格博士在谷歌參與過實際的智慧型研發工作，很有工程經驗，這本書是美國的大學在人工智慧這堂課的必修書籍。當你通讀了解這本書後，針對人工智慧的不同應用可以進行選擇性的拓展學習。比如人臉識別，需要學習影象處理；機器翻譯，需要學習自然語言處理等等。
最好搞懂什麼是人工神經網路（artificialneural network，即ann ），這是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從資訊處理角度對人腦神經元網路進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連線方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函式，稱為激勵函式（activation function）。
每兩個節點間的連線都代表乙個對於通過該連線訊號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連線方式，權重值和激勵函式的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函式的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
綜上所述，人工智慧要學好。，要講究精益求精、實事求是，不能似是而非，斷章取義，只有學習之路明確了，學起人工智慧來才能心領神會，得心應手。
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
人工智慧學習之路
1人工智慧基礎 高等數學必須會 資料分析 概率倫 gai lv lun 線性代數及矩陣 凸優化 tu you hua 微積分 wei ji feng 古典模型 逼近輪 牛頓法 梯度下降 python 高階應用 容器 容器淺拷貝和深拷貝 高階函式 lambda表示式 約瑟夫環問題 模組和高階包 時間庫...
人工智慧學習筆記
人工智慧並非專家系統，但是卻或多或少的與專家系統有關係，可以說專家系統是人工智慧很早期的存在形式。專家系統 es,expert system 是一種模擬人類專家解決領域問題的電腦程式系統。專家系統具有如下的一些特點 1 知識的匯聚 2 啟發性推理 3 推理和解釋的透明性 4 知識的更新 典型的專家系...