大一如何学习人工智能，应该如何入门？

Posted 2022-08-31 黑马程序员官方

大家可以按照这样的步骤学习人工智能：

1. 首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等；
2. 然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等；
3. 最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学Python。

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一、人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence）简称 AI，是利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，或者说人工智能是研究、理解、模拟人类智能，并发现其规律的学科。

人工智能与机器学习、深度学习的关系：

机器学习是人工智能的一个实现途径；深度学习是机器学习的一个方法发展而来。

二、人工智能发展历程

人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

三、不同等级薪资

阶段一人工智能开发入门：从人工智能Python语言入手，掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。

阶段二机器学习核心技术：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，满足人工智能数据挖掘类岗位，薪资可达到15K-20K。

阶段三深度学习核心技术：掌握深度学习算法原理，掌握BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构，为后续NLP和CV奠定技术基础。

阶段四NLP自然语言处理技术：本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术，学生可应对市场上NLP工程师，根据市场反馈薪资突破30K。

阶段五CV计算机视觉技术：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务，学生可应对市场上CV工程师岗位，薪资可达20K以上。

阶段六大厂面试专题：围绕大厂高频面试题，给出详尽解答，针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题精心设计，圆你大厂梦！

四、人工智能学习大纲

• 入门： Python基础→Python数据挖掘
• 中级： 机器学习
• 进阶： NLP自然语言
• 高级： OpenCV基础→深度学习

2022年人工智能学习路线图，清楚明确_黑马程序员官方的博客-CSDN博客_人工智能 学习路线众所周知，人工智能时代已经融入到我们的生活的当中，不论是图像识别还是语音识别的相关产品已经开始落地，就连国家都将人工智能设为了国家战略级发展规划，人工智能开发将会是是未来技术研究的前沿。下面特别给大家整理了人工智能的学习路线，希望大家都能有清楚的学习方向。文章目录第一阶段 人工智能开发入门1. 人工智能之python编程零基础入门2、4天快速入门Python数据挖掘第二阶段 机器学习核心技术第三阶段 NLP自然语言处理技术第四阶段 CV计算机视觉技术1.AI-OpenCV图像处理10小时零基础入门2https://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122882407

 五、专业书籍

人工智能科普类：

• 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作
• 《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命，机器学习教父Tom Mitchell力荐
• 《人工智能时代》从人工智能的历史、现状、未来，工业机器人、商业机器人、家用机器人、机器翻译、机器学习等人工智能应用领域依次介绍了人工智能发展前景。
• 《人工智能简史》 跟着图灵、冯•诺依曼、香农、西蒙、纽维尔、麦卡锡、明斯基等人工智能的先驱们重走人工智能之路，站在前人的肩膀上，看人工智能的三生三世，鉴以往才能知未来。
• 《科技之巅》源自麻省理工学院的科技创新预言圣经 掌握未来数年全球科技发展趋势和商业化潜力。
• 《科技之巅2》全球多领域20位行业专家深度解读强化学习、基因疗法2.0、自动驾驶货车、量子计算等新科技新产业。
• 《数学之美（第2版）》浪潮之巅 文明之光 硅谷之谜 大学之路作者吴军博士作品 新版增加大数据和机器学习内容 文津图书奖获奖书 央视新闻推荐的学科敲门砖。
• 《技术的潜能》 美国知名战略咨询管理专家马库斯教授力作！为非技术人士了解技术影响力而写的一本简明读本！

深度学习类：

• 《深度学习》AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！
• 《深度学习精要（基于R语言）》基于R语言实战,使用无监督学习建立自动化的预测和分类模型
• 《TensorFlow技术解析与实战》包揽TensorFlow1.1的新特性 人脸识别 语音识别 图像和语音相结合等热点一应俱全 李航 余凯等人工智能领域专家倾力推荐!
• 《TensorFlow机器学习项目实战》第二代机器学习实战指南，提供深度学习神经网络等项目实战，有效改善项目速度和效率。

机器学习类：

• 《Python机器学习实践指南》 结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。
• 《Python机器学习——预测分析核心算法》 从算法和Python语言实现的角度，认识机器学习。
• 《机器学习实践应用》阿里机器学习专家力作，实战经验分享，基于阿里云机器学习平台，针对7个具体的业务场景，搭建了完整的解决方案。
• 《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。

算法策略类：

• 《神经网络算法与实现——基于Java语言》 完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。
• 《趣学算法》 50 多个实例循展示算法的设计、实现、复杂性分析及优化过程 培养算法思维 带您感受算法之美。
• 《算法谜题》 Google、Facebook等一流IT公司算法面试必备，经典算法谜题合集。
• 《Python算法教程》 精通Python基础算法 畅销书Python基础教程作者力作。
• 《编程之法：面试和算法心得》程序员面试宝典 笔试金典 CSDN访问量过千万的博客结构之法算法之道博主July著作。
• 《趣题学算法》 一本有趣的、易学的、实用的，帮助读者快速入门应用的算法书。
• 《Java遗传算法编程》 遗传算法设计 机器学习人工智能 来自Java专家的声音 用遗传算法解决类似旅行商的经典问题。
• 《算法学习与应用从入门到精通》 320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑，一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。

图像和视觉识别类：

• 《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》无人驾驶人脸识别基础技术 用OpenCV实现图像处理应用 计算机视觉编程实战手册。
• 《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》 介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。
• 《精通Python自然语言处理》 用Python开发令人惊讶的NLP项目 自然语言处理任务 掌握利用Python设计和构建给予NLP的应用的实践。
• 《Python自然语言处理》基于Python编程语言和NLTK，自然语言处理领域的一本实用入门指南。
• 《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》 机器学习 人工智能 数据分析从业者的技能基础 国际杰出机器学习专家余凯博士 腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐。
• 《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》Think Stats和Think Python图书作者重磅出击 数据分析师 数据工程师 数据科学家案头常备。
• 《概率编程实战》人工智能领域的先驱、美国加州大学伯克利分校教授Stuart Russell作序推荐！一本不可思议的Scala概率编程实战书籍！
• 《自己动手写神经网络》 机器学习与人工智能参考书 基于Java语言撰写。