1、打好基礎，學習高數(shù)和Python編程語言高等數(shù)學是學習人工智能的基礎，因為人工智能里面會設計很多數(shù)據(jù)、算法的問題，而這些算法又是數(shù)學推導出來，所以你要理解算法，就需要先學習一部分高數(shù)知識。先將高等數(shù)學基礎知識學透，從基礎的數(shù)據(jù)分析、線性代數(shù)及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。再就是學習python編程語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智能學習的基礎編程語言是非常適合的。一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。2、階段晉升，開始學習機器學習算法掌握以上基礎以后，就要開始學習完機器學習的算法，并通過案例實踐來加深理解和掌握。機器學習無疑是當前數(shù)據(jù)分析領域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。還有很多機器學習的小案例等著你來挑戰(zhàn)，前面掌握得好，后面當然輕松很多，不如深度學習。3、不斷挑戰(zhàn)，接觸深度學習深度學習需要機器大量的經(jīng)過標注的數(shù)據(jù)來訓練模型，所以你得掌握一些數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的技能，然后你再用來訓練模式。在這里你可能會有疑問，據(jù)說深度學習，好像有很多神經(jīng)網(wǎng)絡，看著好復雜，編輯這些神經(jīng)網(wǎng)絡那不是太難了，你大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經(jīng)把這些神經(jīng)網(wǎng)絡模型封裝在他們各自的框架里面了，你只需要調(diào)用就可以了。4、不斷實戰(zhàn)，增強自己的實力經(jīng)驗當你掌握了基本的技術(shù)理論，就要開始多實踐，不斷驗證自己的理論，更新自己的技術(shù)。找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關的項目。如果有條件的話，可以從一個項目的前期數(shù)據(jù)挖掘，到中間模型訓練，并做出一個有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已經(jīng)具備一名人工智能初級工程師的水準了。5、找到自己的興趣方向人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領域的大牛，有所成就。

你好，來有一定的事實證明，Python語言更適合初學者，Python語言并不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統(tǒng)程序語言入門困難的語法屏障，初學者在學習Python的同時，源還能夠鍛煉自己的邏輯思維，2113同時Python也是入門人工智能的首選語言。學習編程并非那么容易，有的人可能看完了Python語法覺得特5261別簡單，但再往后看就懵了，因為到后期發(fā)現(xiàn)并不能學以致用，理4102論結(jié)合項目才是學好一門編程語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2W左右，根據(jù)自己的實際需要實地了解，可以先在試聽1653之后，再選擇適合自己的。

一、Python語言相對于其他的編程語言來說，學習起來更加簡單一些，適合零基礎人員學習，也是初學者的首選，入門比較簡單，不過想要精通也是具有一定難度的，需要付出時間和精力好好學習；學習Python的周期，如果選擇培訓為主要，學習周期更短，五個月左右就可以掌握了，如果自學的話，周期是難以確定的，需要依據(jù)個人的實際情況來決定的。

 

小班教學

更多互動 更多指導 提供高質(zhì)量學習體驗

 

體驗式教學

真人劇情演繹+動畫劇情輔助，精心設計眾多趣味互動，讓孩子感覺身處其中，激發(fā)對編程的學習興趣，提升邏輯思維能力。

 

PBL項目式學習

以學生為中心，以實現(xiàn)機器人和編程項目為主軸，通過展示、交流、自評、小組互評和團隊合作來完成項目。實現(xiàn)項目的過程中，綜合運用多領域知識，培養(yǎng)學生的跨領域能力。

 

CBL挑戰(zhàn)式學習

在PBL項目式學習的基礎上，階段性開展挑戰(zhàn)式學習，即老師引導學生定項目，通過參加具有挑戰(zhàn)性的國內(nèi)外科創(chuàng)挑戰(zhàn)活動促進學習。