学习人工智能，需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识。下面小编给大家介绍人工智能可以自学吗，一起来看看吧。

人工智能可以自学吗

自学的话还是有着一定的难度的，因为自学对学习者本身的要求非常高，很多疑难点是解决不了的，在学习过程中，会面对大量复杂的数学公式，没有高等数学的基础，是万万不行的。

人工智能学习的内容

一、Python基础。

二、数学基础。其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计。

三、各种框架。如Tensorflow等。

四、深度学习。其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。

五、商业项目实战。如MTCNN+CENTER LOSS 人脸侦测和人脸识别、YOLO V2 多目标多种类侦测、GLGAN 图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。

人工智能的学习方法

1、学习数学知识

因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题。目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。将训练过程涉及的过程抽象成数学函数，先定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数。接着设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数。

而训练的过程，就是求解比较解及次优解的过程。在这个过程中，需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识，如果学过就比较，没学过也没关系，仅仅知道原理和过程即可，有兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。

2、掌握机器理论与算法

这些基本算法包括支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络和BP算法、PCA、过拟合与正则化等。

3、掌握一种编程工具

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python是很多新入门的程序员的入门编程语言，也是很多老程序员后来必须掌握的编程语言。

我们需要重点掌握使用线性代数库和矩阵的操作，尤其是Numpy、Pandas第三方库，也要多试试机器学习的库，如sklearn，做一些SVM及逻辑回归的练习。这对直接上手写TensorFlow程序大有裨益。

有些工业及学术领域的读者还可能擅长MATLAB或R，其实现算法的思想和Python也很类似。

同时考虑到许多读者是使用C++、Java、Go语言的，TensorFlow还提供了和Python“平行语料库”的接口。虽然本书是主要是基于Python讲解的，对于其他语言的原理和应用API也都非常类似，读者把基础掌握后，需要要花很短的时间就能使用自己擅长的语言开发。

4、关注最新动态和研究成果

一些经典论文是必读的，例如，要做手写数字识别，若采用LeNet，要先阅读一下LeNet的学术论文。要做物体目标检测的训练，若选定MSCNN框架，可以先读MSCNN相关的论文。