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首先， 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等；人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能；因此人工智能最重要的兩個(gè)因素是數(shù)據(jù)和算法。

其次，人工智能從實(shí)際應(yīng)用上大致可分為兩個(gè)主要的方向即理論研究（算法、模型）和工程實(shí)踐（編程實(shí)現(xiàn)），如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)？選擇編程語言至關(guān)重要，目前主要的AI框架 TensorFlow（c++，python）、Caffe（c++）、CNTK（c++）、Theano（python）、Keras（python）、Torch（c）、

http://Accord.NET

（c#）、Spark MLlib（Java、Scala、Python、R）、Sci-kit Learn（python）、MLPack（c++）、Deeplearning4j（java），可見python、c++的ai框架最多，但鑒于c++學(xué)習(xí)門檻較高而python在數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢(shì)，建議編程語言選擇python，框架選擇google的 TensorFlow 。

再次，前面已經(jīng)講到人工智能最重要的兩個(gè)因素是數(shù)據(jù)和算法，數(shù)據(jù)方面在工程實(shí)踐中可以由業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提供或自行通過網(wǎng)絡(luò)獲取，算法方面主要有決策樹、隨機(jī)森林算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫等，學(xué)習(xí)路線可參見附圖。為了更好的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，推薦學(xué)習(xí)資源方面我從如下四個(gè)方面幫你推薦：

1.基礎(chǔ)學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)周志華

https://pan.baidu.com/s/1we2ISH1GCvXY1eyN5yreVA 提取碼 c3y5

艾伯特Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南[http://aibbt.com]

https://pan.baidu.com/s/1d0sQP8ZpIVDCuZ-Bif1MeQ

提取碼 07cf

2.視頻課程

吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)全套教學(xué)視頻

https://pan.baidu.com/s/1P6Po42x44zSzpWZchNbG3g

提取碼 m3rs

《明星Python教程》之深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)介紹-機(jī)器學(xué)習(xí)

https://pan.baidu.com/s/1gEA5DgPeh-dAEoNoXrFJug

提取碼 5tz6

3.網(wǎng)課資源

網(wǎng)易云課堂

1.人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ) http://163.lu/gQagm3

2.機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 http://163.lu/PXXzQ3

3.機(jī)器學(xué)習(xí)工程師（實(shí)戰(zhàn)）

http://163.lu/W2hNm0

4.其他學(xué)習(xí)資源 諸如騰訊課堂、51Cto等上面都有很多學(xué)習(xí)課程。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能 系统学习简介的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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