计算思维与人工智能学什么

文章摘要：计算思维与人工智能学什么

人工智能需要学习人工智能发展史，例如：从算法驱动到数据驱动，计算、数据和算法驱动;了解人工智能产业布局，上下游 […]

人工智能需要学习人工智能发展史，例如：从算法驱动到数据驱动，计算、数据和算法驱动;了解人工智能产业布局，上下游生态链，例如：底层深度学习平台、中间层通用算法、上层应用领域+AI和AI+等。

人工智能学什么

1、学习人工智能发展史，了解目前处于什么发展阶段，例如：从算法驱动到数据驱动，计算、数据和算法驱动。

2、了解人工智能产业布局，上下游生态链，例如：底层深度学习平台、中间层通用算法、上层应用领域+AI和AI+。

3、了解机器学习算法，熟悉深度学习算法和强化学习算法，知道谁是三剑客：LeCunBengioHinton。

4、熟悉人工智能芯片，从GPU、到FPGA、再到TPU。

5、熟悉深度学习框架，例如：Tensorflow、Caffe、CNTK等，可以进行二次开发，可以进行社区贡献。

6、熟悉人工智能通用技术，例如：图像识别、语音识别、人机交互等。

7、熟悉上层应用领域，例如：汽车、安防、教育、征信、农业、传媒、芯片等。

8、当然，可以学一点大数据技术，这是现阶段人工智能基础。还可以学习云计算支持，人工智能可以与云端相结合。

如何学习人工智能

1、务实基础，学习高数和Python编程语言。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。

2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。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。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。

4、不断实战，曾倩自己的实力经验。实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。

如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。

零基础学人工智能要多久

如果你选择到培训机构学习人工智能技术的话，那么学习时间是半年左右。

如果你选择自学的话，那么这个时间很难估算的，因为这个和你的投入的学习时间以及学习能力有直接关系，假如你每天都能安排几个小时学习，估计最少也得一年以上的学习时间吧。

当然了，一般情况不推荐选择自学的方式学习人工智能技术，因为人工智能的技术含量非常高，涉及到的技术点也比较广，技术有机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等，就一般的人自学把这些各个技术点学懂。