一、零基础学习人工智能合适吗？

只要你有这份心心中满怀激情，无论哪个年龄段都是可以，如果自己就想玩一下，或者是想借此发家致富的话，建议还是慎重考虑。

二、0基础学习人工智能的学习录路线有嘛？

人工智能非常适合自学，因为网上开源的资料特别多。

深度学习很热门，而且学习的门槛不高。

尤其是卷积神经网络，既实用又简单。

残差网络也非常的“大道至简”，只添加了跨层的相加运算。

残差网络还可以进一步结合信号降噪，以及注意力机制，获得更新的改进结构，提高应对强噪声信号的能力。

三、零基础学习人工智能，课程要按什么顺序学？

我也是刚接触人工智能一段时间，写这篇回答主要也是为了整理一下自己之后的学习课程和路线，做个记录，顺便也分享一些课程过来。

首先，零基础学习人工智能的人应该分成两种：

1. 只是因为AI被炒的很火，想来尝试一下看看
2. 想要系统且认真地在这个领域耕耘

我的回答可能会更多的针对第二种朋友

首先，我认为这个方向的学习是一场漫长的马拉松比赛。 这不是在劝阻各位，也不是在掩盖现实。在尝试学习了Coursera上Andrew Ng的机器学习之后，我曾经以为自己是一个机器学习者了，不过后来才发现应该是机器学习爱好者，这门学科虽然一直被大家称作炼丹，但其实对于初学者来说还是有很多东西应该学习，值得学习和思考的。

我觉得在学之前最好先明确一个目标，这样你就会得到一个不错的标准来衡量自己的学习效果，例如：

1. 你为什么要学习AI?
2. 你的动机和动力是什么?
3. 你需要利用AI解决目前遇到的什么问题？

然后可以开始下一步的学习了

1.预备知识

首先，应该先大致了解该领域。 诸如AI的主要目标，思想流派和方法以及最重要的应用之类的方面。

应该明白，运动员锻炼前要热身是有原因的。

上面都附有维基百科以供查阅。

2.AI课程

大致了解AI的发展历程和当前进展之后，就可以正式开始入门学习了，我认为一开始应该先接触机器学习，深度学习/神经网络这部分的知识，而不是像有些知乎朋友说的，直接开始线性代数/微积分，那样真的很枯燥，也不利于学习的进展。

不过尽管如此，根据相关数据显示，顶级MOOC网站人工智能相关课程的流失率已经超过95％，还是很不理想，大概是因为初次接触时枯燥的理论和数学部分可能会引起一部分感兴趣者迅速逃离吧。

下面三个课程可以按顺序学习：

• Coursera : Machine Learning by Stanford University
• Udemy : Artificial Intelligence A-Z™: Learn How To Build An AI
• Udemy : Deep Learning A-Z™: Hands-On Artificial Neural Networks

3.数学部分

如果你学习完上述的课程，应该对ML/DL和network有了很多的了解，不过对一些里面一些数学的推导可能感到迷惑，对某些设计（诸如loss函数等)也有些疑问，那就应该轮到补足数学知识的时候了。

• Linear Algebra (MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005 - YouTube)
• Probability (Statistics 110: Probability - YouTube)
• Differential Equations (MIT Learn Differential Equations - YouTube)

如果你的时间不是很充裕，你也可以看看下面这个课程，是简略版，主要概括讲述了AI中所需要的数学知识：

• (The Math of Intelligence - YouTube)

4.编程基础

写到这里我发现题目中的零基础者可能编程基础是没有的，Python应该是进行AI学习的首选语言了，推荐好好学习一下，相关的教学视频可以去b站看看，一搜一大把，另外廖雪峰老师的网站也可以学习。

5.算法基础

如果想要做系统深入研究的话，算法基础应该是必备的吧，推荐一些数据结构和算法的课程，你也可以选择其它课程，不过最好是用你学过的语言来上课的，这样比较容易理解。

• Data Structures and Algorithms Specialization (Data Structures and Algorithms | Coursera)
• Algorithms Specialization by Stanford University (Algorithms | Coursera)
• Introduction to Algorithms by MIT OCW (MIT 6.006 Introduction to Algorithms, Fall 2011 - YouTube)

上面如果都做完应该算是顶尖入门选手了吧，不过想要再特定领域继续耕耘可能还需要更多的知识做补充。

1.机器学习：

• Lecture Collection | Machine Learning - YouTube ，这是吴恩达的斯坦福讲座，我还没看过，不过说是比coursera上面讲的更全面，涵盖内容更广，可以再仔细查阅一遍。
• Yao-Yao/CS229-Machine-Learning，光看视频可能陷入一种虚无的满足感，实际上你收获的并不是很多，这里可以跟着吴恩达的讲义来完成一些实操问题。
• Machine Learning with Python - YouTube，这是专门的利用python进行ML实战的视频合集，方便进行大量动手练习。

2.深度学习

• Deep Learning Specialization ，吴恩达的深度学习，讲的更全面也更专业
• 关于深度学习各细分方向学习资料：CV（计算机视觉）：CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual RecognitionNLP（自然语言处理）：CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing

因为我不是专业研究深度学习的，所以以上的CV和NLP课程都没有看过，不过评价是很高的，不妨一看。

另外，有小样本学习方面的内容，我们也可以一起讨论，最近正在了解这个方向。

以上，冲！

四、学习人工智能前需要学习什么基础课程？

首先明白你学人工智能的目的，是出zd于喜爱，还是觉得这行业有前途以后就干这行。学人工智能课程需要掌握这些技能，Python基础、Python进阶、数据库实战开发、web前端开发、Python爬虫开发、Django框架、数据分析、人工智能。从上面学习的内容来看，前期是以python为核心，重点版学习python相关的内容，因为后期我们需要学习机器学习的内容，机器学习的学习过程中，对于python的使用要求较权高，还有就是深度学习、数据分析、算法模型等内容，课程内容还是很好的，想学，建议参考下四川新华电脑学校

五、学习人工智能，需要什么数学基础？

需要必备的知识有:

1、线性代数：如何将研究对象形式化？

2、概率论：如何描述统计规律？

3、数理统计：如何以小见大？

4、最优化理论： 如何找到最优解？

5、信息论：如何定量度量不确定性？

6、形式逻辑：如何实现抽象推理？

7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

六、学习Python人工智能需要什么基础？

学习Python人工智能需要以下基础知识：

1. 编程基础：需要掌握基本的编程概念和语法，理解程序的基本构成和运行原理，掌握函数、变量、条件、循环等语句的使用。

2. 熟悉Python编程语言：Python是一种高级编程语言，拥有简单、易学、易读的特点。需要掌握Python的数据类型、语句结构、函数、模块等基础知识。

3. 数学基础：人工智能的本质是数学，并需要掌握微积分、线性代数、概率论等数学基础知识。

4. 机器学习基础：机器学习是人工智能的核心领域，需要掌握其基本概念、算法和模型，包括分类、聚类、回归等。

5. 深度学习基础：深度学习是机器学习的一个重要分支，需要掌握其基本概念、与传统机器学习的区别和联系。

6. 数据的处理和分析：数据是人工智能应用的重要基础，因此需要掌握数据处理和分析相关的基础知识，包括数据采集、预处理、清理、可视化等。

总之，学习Python人工智能需要具有扎实的计算机科学网络基础，并需要有一定的数学基础，掌握Python编程语言、机器学习和深度学习的基础知识，以及数据处理和分析的能力。

七、学习人工智能需要什么学历的基础呢？

先学几种编程语言C/C++,Java,Python等，然后数据结构、算法。还有高等数学。当你把这些学完后，就会发现离人工智能还远着呢。 不要听各路培训班瞎吹。 真相就是，如果零基础，什么人工智能、大数据，都是不存在的。 建议就是，先把本科里计算机专业那些专业课学了，之后再选方向进一步发展。 搞人工智能是要高学历的，，，，

八、学习人工智能基础：Python入门指南

引言

随着人工智能技术的迅速发展，Python作为一种简洁、易学的编程语言，在人工智能领域备受青睐。本文将带你深入了解人工智能基础中的Python知识，为想要学习人工智能的初学者提供全面的入门指南。

为什么选择Python

Python在人工智能领域的流行有着诸多原因。首先，Python语法简洁清晰，易于学习和理解，即使是没有编程经验的人也能快速上手。其次，Python拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas和TensorFlow等，为人工智能的开发提供了强大的支持。此外，Python社区庞大活跃，遇到问题时能够迅速找到解决方案。

Python基础知识

在学习人工智能之前，我们需要先掌握Python的基础知识。这包括Python的基本语法、数据类型、条件语句、循环结构、函数定义等内容。只有熟练掌握这些基础知识，才能更好地进行人工智能的学习和开发。

Python在人工智能中的应用

Python在人工智能领域有着广泛的应用，包括数据处理、机器学习、深度学习等多个方面。其中，机器学习库如Scikit-learn和深度学习库如TensorFlow、PyTorch等，都是Python作为主要开发语言的典型代表。掌握Python编程，意味着能够更好地参与各种人工智能项目，从事数据分析、模型训练等工作。

结语

通过本文的学习，相信读者对Python在人工智能领域的重要性有了更深刻的认识。无论是初学者还是想要进一步学习人工智能的人士，都可以从Python入门开始，为未来的学习和发展打下坚实的基础。

感谢您看完这篇文章，希望本文能为您对人工智能基础和Python入门有所帮助。

九、人工智能建立基础？

人工智能建立的基础在于科技的发展，由于科学技术的发展，计算机软件的计算能力得到了提高，人工智能实现的重要途径是机器学习，而机器学习对于电脑软件的计算能力要求特别高，中间有过三次高潮，目前人工智能正处于第三次高潮，计算机计算水平提高使得人工智能快速发展，因此人工智能的发展基础还是科学技术的发展。

十、人工智能应用基础？

　　知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。

　　人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。

　　如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。

　　在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？

　　现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。

　　数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。

　　另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。

　　正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。

　　人工智能的基本概念有几方面

　　对于人工智能，很多人并不了解，我也如此。关于这个问题，我与我的朋友人工智能工程师张