人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。下面小编给大家介绍人工智能好不好学，一起来看看吧。
学习人工智能的难易度
学习人工智能还是有一点难度的。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和老师系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。它包括十分广泛的科学，由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。
总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
学习人工智能的方法
1、学好Python，这门语言也是近几年新崛起的一门语言，在编程语言排行榜上也是久居高位，并且多次登顶的一种编程语言，Python的应用范围较广，可以用在网站后台数据的处理，也可以用在机器学习等算法实现上，但在最近比较火的还是使用在人工智能上。而且Python对于AI就相当于枪和战士的关系，所以学好Python是实现人工智能的一个基础。
2、数学，对于许多编程语言来说都是非常重要的，在编写一些计算机算法时就需要是用数学计算来判断这个算法的可用性。
3、数据结构和算法，这个对于人工智能来说也是非常重要的一门学科，这就相当于枪里的子弹，有了好的算法基础你才可能写出好的程序，数据结构和算法对每一门编程语言都是相当重要。
4、机器学习，它是人们将一些日常生活中有一定规律的事情进行总结，得出的一种算法，通过这种机器学习算法，可以预测一些数据，快速解决一些问题。因此学习机器学习用在人工智能有如虎添翼般的作用。
5、多练手项目，不管学会什么，但是如果只学会理论而不去应用那就没有什么作用，编程更是如此，因此需要多练习几个比较常见用的比较频繁的项目，像是车牌识别、人脸识别、垃圾邮件过滤这种。
学习人工智能的步骤
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
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、图像处理。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。
8、最后，学习人工智能或者任何其他的东西，不是一朝一夕能学成的。而小编只是帮你们梳理梳理思路，不至于让你们走岔路。而真正想要学精通，也需要你们自身的不懈努力和坚持。
