找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。下面小编给大家介绍从零开始学人工智能的方法，一起来看看吧。

从零开始学人工智能的方法

1、学习并掌握好数学知识。高等数学是学习人工智能的基础，理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的，尤其需要多元微积分运算基础。线性代数很重要，现行模型是你较先考虑的模型，未来很可能还要处理多维数据，需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础。

再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是GPS为你指路。

有了以上基础就可以开始机器学习的理论和算法了，以后再具体针对某一个应用补充相关的知识与理论，比如数值计算、图论、拓扑等。

2、学习理论和算法。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中，或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。

3、掌握一种编程语言Python。一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑;另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面较低的。

4、行业动态及论文。了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。

5、实践练习。找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。

6、找到自己感兴趣的方向。人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。

学人工智能要掌握的知识

1、高等数学：包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。

2、python的高级应用：在人工智能上有着不可或缺的地位。

3、机器学习：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。

4、数据挖掘：进行数据挖掘，对数据进行收集分析。

5、深度学习：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。

6、自然语言：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。

7、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。

新手学习人工智能的书籍

第一本书是了解人工智能的科普，由腾讯研究院编写的《人工智能》，这本书让我们去了解人工智能是什么，全面解释人工智能的发展方向，人工智能给社会带来的影响，给我们未来生活带来怎么的改变等。

第二本书技术编程类型：《Python编程：从入门到实践》，目前网络有免费的PDF格式或word格式，了解人工智能的都知道python是最适合人工智能的编程语言。当然为了更加激发学习的乐趣可言配合其他技术编程类型书一起看，比如《机器学习实战》也是讲述用python进行人工智能算法，可以更快了解核心技术。

第三本书是《Python高级编程》，这本和《Python编程：从入门到实践》较大的区别是有很多经典实战例子，是你参加工作之前必备的一本书。

第四本书是利用编程语言Python探索各种现实世界的真实场景，学习各种可以用于构建人工智能应用的算法。这本书叫《人工智能：Python实现》。