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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习资料ai的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习资料ai的解答，让我们一起看看吧。

1. 一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？
2. 人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？

谢谢邀请。

本人百度做人工智能。

这个的话很难回答。

个人建议，从事这个岗位要求挺高。

说下我的经历，紧跟会议论文，有能力代码实现，调试，优化，分析特征，做模型，上线应用。

当然人工智能目前无非两种，一种平台研发，大规模分布式模型训练。一种是算法优化。

所以，建议您考虑清楚，再选择行业。

建议不要自学，你可以在淘宝花几块钱买一点视频看，如果你能负担的起上万的学费，可以报培训班，大家都知道人工智能需要数学，但是并不是让你把高等数学重新学一遍，这样代价很大，人工智能涉及这些知识：数学;python;python的库:如numpy,pandas,matplotlib;机器学习；深度学习等，每一都非常深，如果看书自学，不能掌握深浅，容易迷失

如果想深入学习，需要复习一下数学，包括高等数学，概率统计，线性代数，其中线性代数需要比本科稍微深一点，要涉及一些矩阵的微积分，用来推导模型极值的表达式，概率方面主要是几个基本的分布和他们的共轭分布，正态分布，二项分布之类的，性质要比较熟，因为模式识别与一般的经典程序的差别在于，模式识别中通常认为样本数据的概率密度才是数据本体，比如一个有高斯噪声的正弦信号，经典程序通常认为正弦波是本体，高斯噪声是叠加在信号上的随机噪声，但模式识别中刚好相反，我们通常认为高斯噪声的分布是本体，带杂波的信号实际上是整个噪声在波动，简单点说，经典程序这样表达y=sinθ+et，et代表噪声。模式识别这样表达y=N(sinθ, β^-1)。如上，金典程序通常认为输出应该是一个具体的值，而模式识别则认为输出应该是一个概率分布，事实上不只是输出，输入，似然甚至期望方差都是概率分布，在顺序学习中后验概率会被当成下一次运算的先验导入。

至于编程语言之类的不用太在意，基本上只要是有实数加减乘除幂运算三角函数的都可以，最好有完善图形库的，有的时候需要粗略看一下运行效果，其实我觉得js就行了，只要你确信你推倒出来的公式可以达到预期效果，用别的语言很快就能弄出来。

人工智能还能自学？除非你是爱因斯坦那样的天才。

想深入人工智能行业首先你要去相应企业去实习，实践出真知，现在各种培训都是变着花样收钱，真正交的东西很少，如果你的计算机能力很出众可以尝试去大公司申请一个人工智能的实习岗，在工作中慢慢摸索，跟前辈学习这样效果是最快的。

另一个办法就是去国外深造人工智能，国外人工智能发展的比较出色，做一些项目实战，积累经验。

人工智能是一个综合学科，而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。

一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。

自学当然可以，不过难度确实有点大：

因此学习人工智能，首先需要学习的是编程语言python、数据库、数据结构、高数、算法等等多门学科，仅仅学习其中之一是远远不够的。而自学的情况下，很难形成专业化、体系化的知识体系。

而AI是一门综合性的学科，建议您报一个靠谱线下培训班更为合适，在这里推荐一些书和学习资料来扩充知识面：

人工智能确实是基于目前计算机系统的，但是与大学里面教的知识还有很大差距，大学学习的都是基础，不仅要及格还要良好的掌握。在此基础上学习人工智能的知识才不会显得手无足措。

另外也要多多与行业内的人士进行交流，多多进行实践，相信在一段时间的努力下，掌握人工智能方面的一技之长是没有问题的！

人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

谢邀，人工智能简单的说就是运用了大数据分析的技术，将大量的数据统合进入一个系统当中，然后使用合理的算法之后就可以让设备反馈合适的信息。

大数据是这些年炒得比较火热的概念，其实这里可以参考一下阿尔法狗（围棋机器人）。

阿尔法狗可以说是***一片的围棋高手，这是什么原理？

其实就是因为这些围棋高手的棋路和思路都已经被收集成为数据，然后阿尔法狗在面对棋手的时候就可以直接有针对性的进行分析。

这也就造成了一个人工智能很强大的错觉，如果有没有见过的，那么就会措手不及。

而下面就来说说所谓的学习性。

学习性就是机器可以自我学习，不断成长。

其实通过之前描述了人工智能的原理之后也很好理解，所谓的学习性就是数据的不断收集。

目前的人工智能，想要智能就需要有很多很多数据，然后通过一定的算法，从这些数据中分析出来最佳的答案然后智行。

比如现在的无人驾驶汽车，想要自己行驶在道路上，首先它的有这些道路的信息，哪里改拐弯，哪里改直行，这些数据都得有，然后分析。加入哪天一个道路变了跟最先输入的信息不符，那就会有错的答案了。

随着录取的道路的信息越多，这个系统也就更智能，所以看起来它好像在学习。其实很人类的经验差不多，一个人见过的东西越多，经验越就多。而给人工智能录取新的数据，也就是增加了经验。在算法不变的情况下，数据越多越智能。

人工智能的原理就是利用大量数据和算法，让机器变得更智能，更像人，而大量数据就是其数据库中有足够多的数据，像阿尔法机器人，背后有着庞大的围棋案例数据，这些数据肯定比选手一生下的围棋还要多很多，完全不是一个两级的的，而算法就是，通过数据找规律，因而机器人就有了学习能力，在围棋中，无论对方走哪一步，人工智能就已经算到后面几十上百步甚至几百种走法，那肯定足以秒***类。

像无人驾驶也是这样，一般会通过程序写好相应的规则，在通过输入大量数据进行验证，然后通过高级算法，让驾驶汽车自动识别道路情况。

未来人工智能会更加智能，因为我们的数据每天都在爆发式增长，只要我们提高算法的可行性即可。

到此，以上就是小编对于学习资料ai的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习资料ai的2点解答对大家有用。

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