大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于人工智能的學習的問題，于是小編就整理了2個相關介紹人工智能的學習的解答，讓我們一起看看吧。

人工智能利用什么進行學習？

此學習非彼學習。我們學習認字，學習理解推理，學習計算。這些很高級。

人工智能的學習簡單的說就是統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的規(guī)律。得到一系列最佳參數(shù)。用函數(shù)最大化擬合已有的數(shù)據(jù)規(guī)律。

舉例說明。一段數(shù)據(jù)中經(jīng)常出現(xiàn)“中華人民共和國”這幾個字。那么機器就可以學到一點：“中華”后面一定跟“人民共和國”。又比如，A說完“你好”后，B會說“我很好”。如果有很多這樣的對話，那么機器就能學到：用“我很好”可以回答“你好”這句話。但是如果只出現(xiàn)了一次這樣的對話，機器不敢肯定這是偶然還是必然，就沒法學習。所以數(shù)據(jù)量越大越準確。

所以，人工智能的學習可以簡單理解為把大量數(shù)據(jù)里面重復出現(xiàn)的當成規(guī)律，作為后面預測新數(shù)據(jù)的依據(jù)。

怎樣學習人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數(shù)學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統(tǒng)的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1. 首先推薦找一本宏觀角度介紹人工智能的書籍來看看

因為要學習一樣技能之前，先要知道它是什么，能干什么，有什么用。

這里推薦李開復和王詠剛著作的《人工智能》，里面講了好多人工智能的應用場景，是如何在金融，生活，醫(yī)療，藝術等領域落地的，其中還有比較有啟發(fā)的問題：人工智能還不能做什么？AI 的創(chuàng)業(yè)機會？以及我們非常關心的，AI 時代個人要如何學習？

2. 找到一個自己感興趣的項目主題

通過讀書已經(jīng)了解了人工智能是什么，能干什么，那么其中應該有一個領域是能夠吸引你的，實踐是成長的最快方式，所以要動手做一個項目最好，可以先找到一個項目目標，雖然不能很快就追求做出來，但是可以先有個方向。

然后去找這個項目的解決方案，可以通過找書，找代碼，現(xiàn)在有很多關于人工智能項目的書籍，比如自然語言處理的相關書籍中，都會有兩三個常見的小項目，聊天機器人，情感分析等等，可以先作為自己項目的最簡單解決方案，一邊寫代碼一邊學習。

然后再去不斷地補充知識，不斷地改進項目。

3. 找一兩門課程系統(tǒng)地學習

想要長期地學習 AI，成為領域的人才或者專家，就需要有過硬的基礎知識，所以系統(tǒng)學習 AI 的知識很有必要。

這里推薦三個比較好的入門資源，都是在線的免費學習課程：

1. Udacity 的 《Intro to Artificial Intelligence》，

里面會講到 AI 所需要的概率，機器學習，強化學習，計算機視覺，機器人等理論。

另外兩個是關于機器學習的課程：

2. Coursera 上 Andrew Ng 的《機器學習》，

這門課是最受歡迎的入門基礎課，包括機器學習的幾個基礎算法，老師講的理論通俗易懂，項目有推薦系統(tǒng)和 OCR，也是學了之后就能很快應用做個小 demo 的。

3. 另外是谷歌的機器學習速成課程，https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro，

這個也是他們要求自己員工必學的內(nèi)容。

4. 持續(xù)學習

人工智能涉及的技術很多，而且更新很快，所以要持續(xù)的學習，關注好的論文模型，讀書，寫代碼，持續(xù)迭代。

到此，以上就是小編對于人工智能的學習的問題就介紹到這了，希望介紹關于人工智能的學習的2點解答對大家有用。