想要达到真正的人工智能，还有很长的路要走，目前我们普遍说的人工智能可以称之为弱人工智能。如果想知道人工智能如何学习这个问题，就一起来看看吧。
该如何学习人工智能
1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习
3、不断挑战，接触深度学习。
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你需要要调用就可以了。
4、不断实战，曾倩自己的实力经验。
实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
人工智能编程培训学什么
1、Python核心编程
Python核心编程的知识点包括基本语法、面向对象编程等等。那为什么说要学习Python?因为无论是大数据分析，还是机器学习，python都有很强大的支持能力。从中可以看出，python代表了适应未来的一种趋势。python作为脚本语言，它本身具备了一般脚本语言的诸多优点，如：易上手，即写即能运行，易读，易维护等，同时它经过十多年的发展，目前能支持的领域非常广大，按照《python学习手册》作者的说法，python可以从支持航空航天器系统的开发到小游戏开发的几乎所有的领域。这最根本还是来源于它一开始的开源策略!
2、前端开发
前端开发需要了解web前端基础、MySQL数据库、mini-web框架等内容。为什么说人工智能和前端开发需要一起学呢?首先，现在的人工智能取代的必然是简单并且重复性强的工作，只会简单技术的群体才是被取代的人群。其次，前端开发除却漂亮丰富的样式以外还必须有灵敏、全面的交互功能，适配各个终端的通用性甚至通过node php等技术进行数据库的crud操作等等，这些东西都是人工智能无法取代的。因此两者同时掌握有利于大家有更好的就业方向。
3、人工智能经典算法编程
人工智能经典算法编程的内容有机器学习基础环境库的安装、matplotlin、Numpy、Pandas免费试学、K-邻近算法、线性回归、梯度下降、欠拟合过拟合、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法等等。
人工智能要学习哪些数学知识
核心知识一：高等数学基础
这一部分需要掌握的数学知识点有函数、极限、无穷、导数、梯度。此外微积分也是学习的一大重点，包括微积分基本想法、解释、定积分等等，总之，如果你想理解神经网络的训练过程，离不开多元微分和优化方法。同时，泰勒公式与拉格朗日也是需要重点学习的内容之一。在探寻数据空间极值的过程中，如果没有微分理论和计算方法作为支撑，任何漂亮的模型都无法落地。因此，夯实多元微分的基本概念，掌握比较化的实现方法，是通向最终解决方案的必经之路。
核心知识二：线性代数
这一部分的主要知识点包括了矩阵、矩阵变换/分解、特征值、随机变量、特征向量、线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、熵、激活函数等等。只有学会了灵活地对数据进行各种变换，才能直观清晰地挖掘出数据的主要特征和不同维度的信息。
核心知识三：概率与统计
想通过一个数据样本集推测出这类对象的总体特征，统计学中的估计理论和大数定理的思想必须建立。因此概率与统计这部分要学的数学知识包括随机变量、正太/二项式/泊松/均匀/卡方/beta分布、核函数、回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、叶贝斯分析等等。我们可以通过概率与统计分析发现规律、推测未知，而这正是人工智能的核心技术机器学习的目标。学完了这部分的数学知识，你会发现机器学习中的思想方法和核心算法大多都构筑在统计思维方法之上。
因此，如果你有意向学习人工智能，必要的数学基础是少不了的。而想要掌握以上的数学知识，其实不需要死记每一个公式，只要从理解为出发点学习，零基础学员也可轻松学习高等数学、线性代数、概率论、统计学等核心数学知识。
