要問現(xiàn)在的科技界什么最火？答案八九不離十是人工智能，機器學習，深度學習等等。有人說人工智能的未來是泡沫，可是公司門口的指紋門禁，手機拍照時的人臉聚焦，居家使用的掃地機器人，凡此種種，這些都是人工智能的衍生。人工智能所代表的一系列技術(shù)已經(jīng)走入千家萬戶，深入我們的日常生活。越來越多的人也想進攻人工智能專業(yè)，那么小白要怎樣快速入門人工智能呢？

首先，當前學習人工智能是不錯的選擇，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，整個行業(yè)領(lǐng)域會釋放出大量的相關(guān)人才需求。學習人工智能技術(shù)通常要根據(jù)自身的知識基礎(chǔ)來選擇一個學習切入點，對于初學者來說，可以按照三個階段來學習人工智能技術(shù)，分別是基礎(chǔ)知識階段、人工智能平臺階段和實踐階段。

人工智能技術(shù)目前有六大主要研究方向，其中計算機視覺、自然語言處理、機器人學和機器學習這幾個方向的熱度比較高，相關(guān)領(lǐng)域正在有越來越多的產(chǎn)品開始落地應(yīng)用，比如目前大型互聯(lián)網(wǎng)（科技）公司推出的人工智能平臺，多以視覺和語言處理為基礎(chǔ)進行打造。對于初學者來說，從機器學習開始學起則是不錯的選擇。

機器學習本身的定義可以理解為從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到一定的規(guī)律并予以應(yīng)用，所以機器學習也是目前大數(shù)據(jù)分析的兩種主要方式之一。學習機器學習需要有兩方面基礎(chǔ)，其一是數(shù)學基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論），其二是編程語言基礎(chǔ)，目前Python語言在機器學習領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛。初期學習機器學習知識并不會遇到非常復(fù)雜的數(shù)學知識，所以即使數(shù)學基礎(chǔ)比較薄弱，也可以學習。

機器學習的步驟涉及到數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用，所以機器學習的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而核心則是算法設(shè)計，因此要想在機器學習領(lǐng)域走得更遠，一定要重視數(shù)學相關(guān)知識的學習。實際上，人工智能領(lǐng)域的研發(fā)對于數(shù)學的要求還是比較高的，但是在人工智能平臺落地之后，基于人工智能平臺進行的應(yīng)用級開發(fā)（行業(yè)創(chuàng)新）對于數(shù)學的要求會大幅降低。

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目前人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的培養(yǎng)依然以研究生教育為主，如果自學人工智能知識，通常需要較長一段時間，而且學習效果未必會得到保障，要想有較好的學習效果，最好能在崗位上邊用邊學，通常在一年左右就能夠入門。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的谈一谈人工智能怎么入门_手把手教你入门的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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