从零开始如何学习人工智能？

一、从零开始如何学习人工智能？

说说我自己的情况：我接触AI的时候，是在研一。那个时候AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石是大新闻，人工智能第一次出现我面前，当时就想搞清楚背后的原理以及这些技术有什么作用。

就开始找资料，看视频。随着了解的深入，对AI的兴趣就越大。这儿总结一些我学习的心得、学习路径以及资源，帮助大家快速入门，少走弯路。

在智能化时代，越来越多的人想要学习人工智能，提高自己的核心竞争力。

人工智能是什么？

人工智能（AI），是“Artificial Intelligence”的缩写。是一种人类创造出来的拥有才智的东西，让机器模拟人类的行为、思维，来处理人类面临的特定问题。

现阶段学习人工智能学什么？

AI展现出的能力越来越多，在某些方面的能力能媲美甚至超过人类。现在学习人工智能，在我看来可以分为两个方向：

一个是学习人工智能的原理，比如学习自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）；

二是学习AI的应用工具，比如现在很火的各种大模型。

现在有很多大模型，有聊天类的CHATGPT、claude、文心一言等，也有绘画类的MJ、SD,此外还有很多行业通用大模型。这些大模型将普通人和AI前沿技术之间的距离拉近了很多，大模型也是这次AI技术的主要内容。

大模型可以极大的提高我们工作和学习效率，给大家带来了很多机会，但要高效使用这些AI大模型，也要给足够的准确的提示词。通过不断的学习，在这次AI技术中赚到更多的技术红利。

大家可以看看这一门专门讲AI大模型的公开课，也是知乎知学堂官方发布的，【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课也邀请了圈内技术大佬来解读前沿AI技术，通过两天的学习，让大家更加淡定面对AI技术。现在参加还可以领取AI大模型、免魔法就可以使用的AI工具，点击下面的卡片就可以参加：

学习方法

更多关于AI的学习，是想要学习AI的原理，然后拓展自己的技术面。下面这个图可以说明人工智能、机器学习、深度学习之间的关系，此外，还有一些其他的分支，比如计算机视觉、自然语言处理等。

整个AI的学习路径，推荐按着这个步骤来学习：

基础知识（统计学知识、概率论、编程语言、高数）——算法和策略（机器学习、深度学习）——基于自己的兴趣方法找到深耕方向（计算机视觉、自然语言处理等）

基础知识

高数

数学是AI 的基石，这些是理解各种算法的基础。学习AI需要学习的高数知识主要有：

函数、函数极限（无穷小与无穷大、极限的四则运算、导数）、可导和连续（导数的四则运算、复合函数求导法、高阶导数、偏导数）、微分、中值定理、泰勒展开式、不定积分、函数单调性与极值、曲线的凹凸与拐点等。

概率论和统计学知识

AI需要大量的数据和数学模型来分析和决策，统计学可以帮助AI快速来处理这些信息。下面来举一些学习AI必须知道的概率论和统计学知识：

1.了解随机变量的类型，并清楚随机事件的基本定义、随机变量的基本概念2.掌握概率、概率密度的概念及其表示3.会计算随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布4.掌握先验概率、后验概率的基本概念及其计算方法5.掌握随机变量的均值、方差、协方差、协方差矩阵、矩、相关系数的基本概念及其计算方法6.掌握常见的随机变量的分布函数及其特征7.掌握统计模型的参数估计的基本方法，重点掌握极大似然估计、最大后验概率估计等8.理解假设检验的基本概念、作用，掌握进行假设检验的基本方法9.理解多元统计分析与常规统计分析的区别、难点10.掌握多元高斯随机变量的均值向量、方差矩阵、协方差矩阵、相关系数矩阵的推导11.掌握随机过程的基本概念、作用及其统计描述12.掌握马尔科夫链基本概念、作用及其统计描述13.掌握马尔科夫随机场基本概念、作用及其统计描述

编程语言

AI的编程语言有很多中，不过推荐大家学习python，主要有三个原因：

1.python的语法相对来说比较简单，更适合零基础入门；

2.python有很多AI的库，这些库极大的方便了AI的学习；

3.在当前的市场上，python的使用面更广一些。

基础的python知识主要包括：基本数据类型、关键字、标识符和内置函数、运算符、语句。

算法和策略

在有了一定得基础后，就可以深入学习机器学习、深度学习了。

我在另一个如何学习机器学习得回答中详细介绍了机器学习的流程、机器学习应用方向、需要哪些知识等等，在这儿就不赘述了。大家可以看看我这个回答：

如何系统学习机器学习？

基于自己兴趣继续深入学习

了解机器学习、深度学习后，有了 算法基础，就可以根据自己的兴趣爱好做更专业的研究了，比如自然语言处理、计算机视觉等。

自然语言处理

自然语言处理属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。目前各类的聊天类大模型都可以说是基于自然语言处理生成的。计算机视觉

计算机视觉是指让计算机和系统能够从图像、视频和其它视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。

计算机视觉可以做很多事情，包括：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、目标追踪等。

优质资源

AI发展至今，也有很多优质的资源。总结了一些推荐给大家：

视频课

DeepLearning.AI ——《Machine Learning》

这个课程是机器学习入门的经典课程，大家在入门的时候可以看看这个课程。

DeepLearning.AI ——《Deep Learning》

谷歌生成式 AI 课程

对于想要学习现在生成式AI如何使用的同学可以看看这个课程：《生成式 AI 学习路径》，教授生成式 AI 的产品和技术学习内容，覆盖了大语言模型的基础知识，以及如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案等内容。

DeepLearning.AI ——《面向开发人员的 ChatGPT Prompt 工程课程》

这个课程是DeepLearning.AI 与 OpenAI 共同制作的，课程主要是学习如何使用大型语言模型 (LLM) 快速构建新的强大应用程序。学习如何编制有效的prompt。

此外还有很多优质的课程：

林轩田《机器学习基石》

林轩田《机器学习技法》

李宏毅 《机器学习课程》

Fast.ai《程序员深度学习实战》

吴恩达 CS229

书籍

周志华《机器学习》

经典入门书籍，需要慢慢啃得一本书。

李航《统计学习方法》

《机器学习实战》

《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》

《利用python进行数据分析》

《深度学习》

又被称为花书，深度学习领域最经典的畅销书。从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，帮助学习者全方位得了解深度学习。

此外，还有很多优质得资源，比如各大python数据库得官方文档，也还有很多优质得社区，比如CSDN、GITHUB等，在学习的过程中，都可以根据自己的需要找资料完善自己的知识体系。

最后还是要提醒大家的是，一定要多实战、多练习。只有实战出真知。

以上就是本次的分享，欢迎大家点赞收藏，想看的人多的话，更新更多AI信息。

二、人工智能入门指南：从零开始学习人工智能

人工智能入门指南

人工智能（AI）作为当今最炙手可热的领域之一，吸引着越来越多的人走进这一领域，想要了解AI的基本概念和学习AI的基础知识。无论是对AI有兴趣的初学者，还是希望转行进入AI行业的人士，本指南将为您提供一个全面的人工智能入门学习指南。

什么是人工智能？

在开始学习人工智能之前，我们先来了解一下什么是人工智能。人工智能简单来说，是指让机器能够像人一样思考和学习，实现类似人类智力的功能。它涉及语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等方面，应用广泛，影响深远。

学习人工智能的基础知识

要想学好人工智能，首先需要打好扎实的基础。以下是学习人工智能的基础知识的几个重要方面：

• 数学基础： 线性代数、概率统计、微积分等数学知识是学习人工智能的基础，尤其是在深度学习领域。
• 编程能力： 掌握至少一门编程语言，如Python、Java、C++等，并了解常见的数据结构和算法。
• 机器学习： 了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，并掌握常见的机器学习算法。
• 深度学习： 深度学习是人工智能领域的热门方向，需要学习神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等相关知识。

学习资源推荐

在学习人工智能的过程中，选择合适的学习资源非常重要。以下是一些优质的学习资源推荐：

• 网课平台： Coursera、edX、Udacity等平台上有许多优秀的人工智能课程，如吴恩达的《机器学习》。
• 书籍推荐： 《Python编程：从入门到实践》、《深度学习》、《统计学习方法》等经典书籍是学习人工智能的好帮手。
• 开放数据集： 使用开放的数据集进行实践和项目是提升技能的好方法，如MNIST、CIFAR-10等常用数据集。

实践与项目经验

除了理论知识外，实践和项目经验同样重要。可以通过参与开源项目、实习经历或者个人项目来提升自己的实际能力，这对于未来找工作或者深造都非常有帮助。

通过以上学习和实践，相信您对人工智能已经有了更深入的了解，并且也为未来在人工智能领域的学习和发展打下了坚实的基础。

感谢您阅读本篇人工智能入门指南，希望它能为您在学习人工智能的道路上带来一些帮助。

三、人工智能实例教程 - 从零开始学习人工智能应用实践

人工智能实例教程

人工智能（AI）作为当今世界科技领域的热点之一，已经在各行各业崭露头角。许多人都对人工智能充满好奇，希望能够学习并应用在实际项目中。但是，在众多的人工智能教程中，往往缺乏实际操作的案例，使得初学者难以入门。因此，本教程将从零开始，引导读者系统学习人工智能，并提供丰富的实例帮助读者快速掌握人工智能的应用实践。

人工智能基础知识

在开始人工智能的实例教程之前，首先我们将介绍人工智能的基础知识。人工智能是一门利用计算机技术来模拟、延伸和扩展人的智能的学科，其核心是模拟人脑的智能行为和思维过程。人工智能的基础包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。

实例教程一：基于机器学习的文本分类

第一个实例教程将介绍如何利用机器学习技术进行文本分类。我们会从数据预处理开始，详细讲解特征提取、模型选择和性能评估等步骤，帮助读者逐步掌握机器学习实践的方法和技巧。

实例教程二：图像识别与卷积神经网络

接下来，我们将以图像识别为例，介绍卷积神经网络（CNN）的应用。图像识别是人工智能领域的热门应用之一，我们将详细讲解CNN的原理和实现步骤，并通过实例演示如何进行图像识别任务。

实例教程三：智能对话系统与自然语言处理

最后，我们将以智能对话系统为例，介绍自然语言处理（NLP）在人工智能中的应用。我们会从分词处理、词性标注到文本生成等方面展开讲解，帮助读者了解人工智能在处理自然语言时的基本原理和方法。

通过本实例教程，读者将能够全面了解人工智能的实际应用，掌握相关技术和方法，并在实践中提升自己的人工智能能力，为应用人工智能技术到具体项目中打下坚实的基础。

感谢您看完这篇文章，希望本教程对您学习人工智能应用实践有所帮助！

四、学习Python编程，从零开始掌握人工智能

Python：人工智能领域的首选编程语言

要想在人工智能领域有所作为，掌握Python编程语言几乎是必不可少的。作为一种高级编程语言，Python以其优雅简洁和丰富的库支持成为人工智能开发的首选。Python不仅易于学习和使用，而且在数据处理、机器学习和深度学习等方面都有着得天独厚的优势。

从基础到进阶：学习Python的路径规划

对于初学者来说，学习Python编程最好的方式就是系统性地学习语法、常用库以及实际应用。掌握Python的基础语法和常用的数据结构是第一步，接着可以学习如何使用Python进行数据处理和可视化。在此基础上，学习Python在人工智能领域的应用，比如数据分析、机器学习和深度学习。

人工智能编程的进阶应用

一旦掌握了Python编程语言，并熟悉了人工智能的基本概念，就可以着手进行更为深入的学习和实践。可以学习如何使用Python进行自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域的编程。同时，深入了解人工智能的发展动态和前沿技术，不断改进和完善自己的编程技能。

学习Python编程并掌握人工智能的应用，将为您在未来的职业发展和学术研究中带来无限可能。

感谢您阅读本文，相信通过学习Python编程和人工智能应用，您将在未来的道路上获得更多的机会和成就。

五、从零开始，如何进入人工智能领域

让我们一起探索人工智能的奇妙世界

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门充满机遇和挑战的领域。随着科技的不断发展，人工智能正在渗透到我们生活的方方面面。无论你是刚刚毕业的学生，职场新人，还是希望转行涉足AI领域的专业人士，本文将为你提供一些建议，帮助你从零开始进入人工智能领域。

了解人工智能的基础知识

在进入人工智能领域之前，对人工智能的基础知识有一定的了解非常重要。你可以通过阅读相关的书籍、学习在线课程或参加专业培训来扩充你的知识储备。了解机器学习、深度学习以及自然语言处理等核心概念，这些是人工智能的基石。

选择适合你的学习路径

人工智能领域非常广泛，包含的技术和应用场景多种多样。你可以根据自己的兴趣和技能选择适合的学习路径。例如，如果你对图像识别和计算机视觉感兴趣，可以选择学习深度学习和计算机视觉的相关知识；如果你对自然语言处理和语音识别感兴趣，可以选择学习自然语言处理和语音识别的相关知识。

参与项目并实践所学的知识

在学习的过程中，参与项目并实践所学的知识非常重要。你可以找到一些开源项目或者加入实验室，与他人合作完成一些实际的任务。通过实践，你不仅可以深入理解所学的知识，还可以积累实战经验，提升自己的技能。

持续学习和跟进最新的技术进展

人工智能领域发展迅猛，新的技术和算法不断涌现。因此，持续学习和跟进最新的技术进展非常重要。你可以通过关注学术论文、参加学术会议或跟踪相关的社交媒体账号来了解最新的研究成果和技术趋势。

建立专业网络和寻找导师

在人工智能领域，建立专业的网络关系非常重要。你可以通过参加学术会议、加入社区组织或参与在线论坛来扩大你的专业网络。此外，寻找导师也是进入人工智能领域的一种有效方式。导师可以帮助你规划学习路径，指导你的科研方向，帮助你解决问题。

总结

进入人工智能领域需要不断学习和实践，需要不断跟进最新的技术进展。通过积累知识和经验，建立专业网络和寻找导师，你可以在人工智能领域获得更多的机会和发展空间。相信通过这些努力，你将能够成功进入人工智能领域，并在其中取得成就。

感谢您阅读本文，希望本文能对你进入人工智能领域提供一些帮助！

六、从零开始：学习人工智能基础知识

人工智能基础知识指南

人工智能（AI）作为当前炙手可热的领域，受到了广泛关注。无论是对于个人发展，还是行业应用来说，了解人工智能的基础知识都至关重要。本文将向您介绍人工智能的基础概念、学习路径和资源推荐。

什么是人工智能？

人工智能是指通过机器学习、深度学习等技术，使计算机系统能够模拟人类智能的一系列技术和方法的总称。包括语音识别、自然语言处理、图像识别等多个子领域。

学习人工智能的基础路径

要从零开始学习人工智能，您可以根据以下步骤进行：

• 学习编程语言：Python是人工智能领域常用的编程语言，可以从Python基础知识开始学习；
• 深入了解机器学习：理解机器学习的基本概念、算法原理和常见模型；
• 掌握深度学习：学习神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习领域的知识；
• 实践项目：通过实际项目练习，巩固所学知识。

人工智能学习资源推荐

在学习人工智能的过程中，可以通过以下多种资源获得帮助：

• 书籍：如《Python深度学习》、《统计学习方法》等；
• 在线课程：Coursera、edX等网站提供了许多优质的人工智能课程；
• 开源项目：GitHub等平台有大量优秀的人工智能开源项目，可以参与贡献或学习。

通过以上学习路径和资源，您可以打下坚实的人工智能基础，为未来的深入学习和应用打下扎实的基础。

感谢您阅读本文，希望能够帮助您更好地了解人工智能基础知识。

七、人工智能入门指南：从零开始掌握人工智能的基础知识

人工智能入门指南

在当今信息爆炸的时代，人工智能已经成为了各行各业热门的话题。无论你是想要学习编程、数据科学，还是对行业应用感兴趣，掌握人工智能的基础知识都是非常重要的。那么，如何入门人工智能呢？本文将为您介绍人工智能的基本概念、入门路径和必备技能，帮助您从零开始系统地学习人工智能，掌握相关的基础知识。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用数字化计算机或类似设备来模拟和延伸人类的智能。它包括了机器学习、自然语言处理、专家系统等多个领域，通过模拟人类的学习、推理、规划和感知能力，来实现自主的决策和行动。

如何入门人工智能？

要想入门人工智能，建议您按照以下路径逐步学习：

• 学习编程基础：掌握Python等编程语言，熟悉数据结构和算法。
• 学习数学知识：深入了解线性代数、概率统计和微积分等数学知识，这些知识对于理解机器学习、深度学习等技术至关重要。
• 学习机器学习算法：掌握监督学习、无监督学习、强化学习等基本算法，并学会使用相关的机器学习框架和工具。
• 深入理解神经网络：学习深度学习的基本概念和原理，掌握常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
• 实践项目经验：通过参与人工智能相关的项目，掌握实际问题的解决方法，积累实战经验。

入门人工智能的必备技能

要想成功入门人工智能，除了上述的学习路径外，还需要具备一些必备技能，包括：

• 逻辑思维能力：能够用逻辑思维解决问题，具备分析和推理能力。
• 数学功底：扎实的数学基础是学习人工智能的重要保障。
• 编程能力：能够熟练运用编程语言和相关工具解决问题。
• 学习能力：具备持续学习和不断探索新知识的能力。
• 创新思维：具备创新思维，能够在实践中不断探索新的解决方案。

通过本文的指南，相信您对人工智能入门的路径和必备技能有了更清晰的认识。希望本文能够帮助您顺利入门人工智能，为未来的学习和应用打下坚实的基础。感谢您阅读本文，希望能为您的学习和工作带来帮助！

八、从零开始近义词？

从零开始的近义词应该是从头再来。面对困难挫折逆境曾经的辉煌都是历史过去了面对现实，从头再来，从零开始。电视剧上海一家人里面的李若男就是这方面的典型。她的事业几番挫折，她没有被困难吓倒，勇敢的一次次站起来，终于成就了她的辉煌。

九、从零开始，掌握人工智能的基础知识

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具备人类智能的科学与技术。它致力于开发能够自主进行学习、推理和决策的机器，以模仿人类的认知和智能能力。

人工智能的分类：

• 弱人工智能（Narrow AI）：指针对特定任务进行优化的人工智能系统，如图像识别、语音识别等。
• 强人工智能（General AI）：具备与人类相当或超越的智能水平，能够进行各种复杂的认知任务。

人工智能的应用领域：

• 自然语言处理（NLP）：使机器能够理解和处理人类语言。
• 计算机视觉（Computer Vision）：让计算机能够看懂和理解图像信息。
• 机器学习（Machine Learning）：通过训练和学习来使机器获得新的知识和技能。
• 数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中提取有用的信息和模式。
• 智能机器人（Intelligent Robotics）：设计和制造能够自主行动和学习的机器人。

人工智能的挑战与前景：

人工智能在不断发展，但仍面临一些挑战，如缺乏数据、隐私和伦理问题等。然而，人工智能也给我们带来了许多机遇和前景，可以帮助我们解决复杂的问题，提高效率和生活质量。

人工智能的发展对社会的影响：

• 就业与职业转变：部分传统工作可能被自动化取代，但也会创造新的工作机会。
• 教育和培训：人工智能的普及需要大量专业人才，培养人工智能相关的技能变得非常重要。
• 伦理和隐私：人工智能的应用引发了一系列伦理和隐私问题，需要进行相关的法律和规章制度的制定。

通过本文的科普讲解，希望读者能够对人工智能有一个基础的了解，并了解其分类、应用领域、发展前景以及对社会的影响。人工智能是一个充满潜力和挑战的领域，我们可以通过学习和研究为其发展做出贡献。

感谢您看完这篇文章，希望能帮助您对人工智能有更深入的认识和理解。

十、从零开始说英语？

任何一个人都是从零开始说英语的包括英语国家，但是最大的区别就是在中国或者在日本等亚洲非英语国家从小就没有一个用英语沟通的环境而已，我们都是在学校上到一定年级才开始接触英语，而英语国家从出生落地周围都是英语，具体来讲只是他们起步比我们早而已。