学习人工智能不是一天就能学会的，需要循序渐进，阶段性的学习，先入门后进阶，把基础打牢。下面小编给大家介绍人工智能从何学起，一起来看看吧。

人工智能入门学习的方法

1、学习Python用法、数据科学工具用法以及机器学习概念。你需要花几个月的时间同时学习Python代码和各种机器学习概念，这二者都会用到的。

学习Python代码时，也要练习使用数据科学工具，如Jupyter和Anaconda。花几个小时研究研究，弄懂它们是做什么的、以及为什么要用这些工具。

2、利用Pandas、NumPy和Matplotlib学习数据分析、操作与可视化技术。一旦掌握了一些Python的使用技能，就会想去学习处理数据与操作数据的方法。

在此之前，应该先熟悉一下Pandas、NumPy和Matplotlib的使用方法。

Pandas可以处理数据帧，数据帧类似于Excel文件当中的信息表，有横行和纵列。这种数据就是所谓的结构化数据。

Numpy可以基于数据进行数值运算，机器学习可以把能想象到的一切事物转化为数字，再建立出这些数字中的模型。

Matplotlib可以制图，实现数据可视化。对人们来说理解表格中的一堆数据可能很难，大家会更喜欢看那种有线条贯穿始终的图表。实现数据可视化是交流成果的重要环节。

3、利用scikit-learn 进行机器学习。学会数据操作与数据可视化方面的技能后，是时候学习建模了。

Scikit-learn是Python数据库，自带了很多有用的机器学习算法，以便使用。

它还有许多其他实用功能，用以辨别机器学习算法被学习得有多好。

要重点关注各种机器学习问题，例如分类问题与回归问题，还要学习这些问题对应的较佳算法是什么。每个算法无需从头学起，要首先学会如何应用它们。

4、深度学习的神经网络。在处理结构化不强的数据时，深度学习与神经网络是较佳的选择。

数据帧是有结构的，图像、视频、音频文件以及自然语言文本也有结构，但不如数据帧那么结构化。

学人工智能的书籍

《奇点临近》

《超级智能：路线图、危险性与应对策略》

《生命3.0：在人工智能的时代生而为人》

《人工智能：一种现代方法》

《与人相容：人工智能与控制问题》

《如何创造心智：揭示人类思维的秘密》

《终极智能：感知机器与人工智能的未来》

《人类-智能体共情：将同理心运用于商业和人工智能》

《心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 》

人工智能的学习步骤

第一阶段：数学包括三科，也都是考研的三科：高等数学/线性代数/概率论;

第二阶段：编程python工具库实战/python网络爬虫;

第三阶段：机器学习也就是基础知识，机器学习导论，机器学习入门/机器学习提升;

第四阶段：数据挖掘实战，只有掌握了数据挖掘处理，才能知道机器如何处理大数据的数据挖掘入门/数据分析实战;

第五阶段：深度学习，深度学习神经算法、深度学习网络与框架/深度学习项目实战。