零基础普通人怎么学人工智能专业技术

学习人工智能专业技术对于普通人来有一定困难的，但只要选择合适的学习路径，保持持续学习的态度，是完全可以掌握的。下面是学习人工智能的步骤和建议：

一、了解人工智能的基本概念

人工智能是一个庞大的领域，涵盖多个子学科和技术方向。首先，你需要了解一些基础概念：

1、人工智能：模拟人类智能的计算机系统，包括学习、推理、问题解决等。

2、机器学习：AI的一部分，主要通过数据训练算法，使计算机能够自动从数据中学习和改进。

3、深度学习：是机器学习的一个分支，基于神经网络（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）进行高级模式识别。

二、学习相关基础知识

人工智能需要一定的基础知识支撑，尤其是在以下领域：

1、数学基础

（1）线性代数：人工智能中很多算法（如矩阵运算、神经网络）都依赖线性代数。

（2）概率论与统计学：机器学习模型常使用概率模型和统计学方法，了解基本的概率、分布、假设检验等概念很重要。

（3）微积分：用于优化算法和神经网络训练中，特别是梯度下降法。

2、编程能力

（1）Python：Python是人工智能领域最常用的编程语言，学习Python是进入AI领域的基础。Python有很多人工智能相关的库，如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等。

（2）数据结构与算法：了解常见的数据结构和算法，帮助提高编程思维，尤其是理解机器学习和AI的算法实现。

（3）计算机科学基础

操作系统、计算机网络、数据库等基础知识有助于你更好地理解AI应用的运行和数据存储等问题。

三、系统学习人工智能知识

以下是学习AI的主要路径和资源：

1、自学AI入门课程

有许多在线平台提供免费的AI入门课程，你可以根据自己的兴趣和基础选择合适的课程：

（1）Coursera：提供如斯坦福大学的《机器学习》课程，深度学习等方向的学习资源。

（2）edX：有许多世界顶级大学的AI课程，如哈佛大学的计算机科学基础课程、MIT的AI和机器学习课程。

（3）Udemy：提供许多人工智能相关的付费课程，适合各个级别的学习者。

（4）网易云课堂：也有大量的人工智能课程，付费和免费的都有，适合初学着学习。

（5）极客时间：这个平台也有很多人工智能方面的课程，有行业知名比较知名专业人员开课。

2、参与AI项目和实战

（1）Kaggle竞赛：Kaggle是全球知名的数据科学和机器学习竞赛平台，提供丰富的项目和数据集，你可以在这里锻炼自己的编程和数据分析能力。

（2）GitHub：在GitHub上你可以找到许多开源的AI项目，学习其他人的代码并自己动手做一些改进。

3、深度学习和机器学习专门课程

当你掌握了基础知识后，可以深入学习机器学习和深度学习：

（1）《深度学习》：这本书是学习深度学习的经典教材，系统地讲解了神经网络、深度学习的各类算法。

（2）Coursera上的《深度学习专业化课程》：由Andrew Ng教授主讲，课程内容包括神经网络、深度学习、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

四、多做实践项目

实践是学习人工智能的关键：

1、开源项目：你可以在GitHub上找到许多开源的人工智能项目，通过参与贡献代码来提高自己的技能。

2、自己动手做项目：尝试做一些自己感兴趣的项目，比如图像识别、自然语言处理（NLP）、推荐系统等。

3、学习做算法：无论是机器学习算法，还是优化算法，亲自实现这些算法能帮助你更深入理解其工作原理。

五、关注AI行业动态

人工智能是一个快速发展的领域，持续学习和关注最新的行业动态非常重要。你可以通过以下途径保持对行业的了解。

关注AI博客和资讯网站：例如OpenAI、DeepMind的官方博客，知乎、Medium等平台上也有很多AI专家分享自己的见解。