人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理等。那么人工智能如何入门呢?现在就来看看吧。

人工智能入门方法

人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。

要想系统的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践(课题研发)来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。

人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：

第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。

第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。

第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。

在完成以上内容的学习之后，比较能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。

随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。

如何学习人工智能

阶段一：高等数学

人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础，也是有利于以后同学们在后续的课程中更好的理解机器学习和深度学习的内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。

阶段二：python的高级应用

需要对python的高级应用。python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理。使得我们能在学习机器学习的时候更加的轻松。

阶段三：机器学习

开始进行机器学习。而机器学习中则涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习。然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。比如说语音识别，从外部用户身上获取语音数据，然后进行算法分析，最后识别为文字显示在你的设备上。

阶段四：数据挖掘

进行数据挖掘对数据进行收集分析。顾名思义，数据挖掘就是对数据进行挖掘，通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态。而数据挖掘涉及到了很多的知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。

阶段五：深度学习

深度学习。深度学习则是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。

阶段六：自然语言

自然语言的处理。自然语言的处理一直是计算机科学和人工智能领域一个重要的方向。自然语言就是如汉语、英语这样的语言。这类语言一直是我们人类的独有的特权。而这阶段的自然语言处理就是让机器能听懂并能处理自然语言。

阶段七：图像处理

图片处理就是计算机通过获取图像并对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。已经广泛地应用到各个领域。

结语：学习人工智能就像一个永无终点的马拉松一样，是一个长期的过程，而且深不见底，我们作为大多数人中的一员，应该稳扎稳打，将理论框架与实际项目相结合，把人工智能这门课程学好。

学习人工智能方法

1、选择一种编程语言

首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。

“Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色(拥有如Numpy和SciPy这样的库)，同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识

如果你想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如Numpy&SciPy的优势。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。

3、学习Python库

机器学习库中已经写好了无数个Python库。你就挨个学习吧。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对你写机器学习算法都将十分有用。

其实，这也是学习人工智能的第一步。

4、Andrew-Ng课程

强烈推荐Andrew-NG的免费课程，了解机器学习的概念及算法理论。

学习完他的课程以后，你对人工智能现象就会有一些了解了。

5、学习Scikit-Learn库

最强大的API之一，拥有各种算法功能强大的数据编码器(Algorithms Powerful Data Encoders)

强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 机器学习》第2版，作者Sebastian Raschka。

“我刚开始学习人工智能时就读了这本书。读完本书，你就会了解如何实现机器学习中的各种算法”。

从机器学习算法理论(数学解释)和优化方法到实战编码，本书涵盖了Python实战算法和Scikit-Learn API在Python中的应用等知识。