人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。

人工智能不像其他編程一樣，需要一種特定的計算機語言去開發(fā)它。人工智能這塊領(lǐng)域包含了很多計算機這方面的技術(shù)。且聽我一一道來。

很多人知道，不管學習哪種編程，你的數(shù)學知識一定要好，而搞算法的那一群工程師數(shù)學水平則更是要猶有過之。

階段一-高等數(shù)學

人工智能的基礎(chǔ)，其中高等數(shù)學是必需必會的。而高等數(shù)學則包括數(shù)據(jù)分析、概率論、線性代數(shù)及矩陣、凸優(yōu)化等。良好的數(shù)學基礎(chǔ)，也是有利于以后同學們在后續(xù)的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內(nèi)容。同時對于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實現(xiàn)的。

階段二-python的高級應用

需要對python的高級應用。python語言在人工智能上有著不可或缺的地位。機器學習則是非常的復雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設置數(shù)據(jù)源及內(nèi)部和云部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數(shù)據(jù)管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕松。

階段三-機器學習

開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多復雜的算法，通過算法對數(shù)據(jù)進行分析和進行學習。然后對現(xiàn)實的情況作出判斷并對其進行回應。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數(shù)據(jù)，然后進行算法分析，***識別為文字顯示在你的設備上。

階段四-數(shù)據(jù)挖掘

進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進行收集分析。顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是對數(shù)據(jù)進行挖掘，通過算法對數(shù)據(jù)進行收集然后分析，模擬人的原始學習形態(tài)。而數(shù)據(jù)挖掘涉及到了很多的知識，比如數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機器學習、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)等。

階段五-深度學習

深度學習。深度學習則是機器學習的一個分支，是實現(xiàn)機器學習的技術(shù)，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應用。從TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習概述、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)、自動編碼機，序列到序列網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡，孿生網(wǎng)絡，小樣本學習技術(shù)等方面講解深度學習相關(guān)算法。

階段六-自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學和人工智能領(lǐng)域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們?nèi)祟惖莫氂械奶貦?quán)。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂并能處理自然語言。

階段七-圖像處理

圖片處理就是計算機通過獲取圖像并對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。已經(jīng)廣泛地應用到各個領(lǐng)域。

收尾

而學習人工智能或者任何其他的東西，不是一朝一夕能學成的。而小編只是幫你們梳理梳理思路，不至于讓你們走岔路。而真正想要學精通，也需要你們自身的不懈努力和堅持。