如何学习人工智能

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

人工智能到底是什么

▲人工智能artificialintelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。

人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。

人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。

人工智能证书怎么申请

申请人工智能证书的具体步骤可能会因不同的证书机构和国家而有所不同。以下是一般的申请步骤：

确定证书机构：首先确定你想要申请的人工智能证书的机构或组织。可以通过互联网搜索、咨询相关专业机构或从教育机构了解相关信息。

查阅要求：仔细阅读证书机构的官方网站或相关材料，了解申请人工智能证书的要求、条件和流程。这可能包括学历要求、培训课程、考试等。

准备材料：根据要求准备所需的申请材料，这可能包括个人身份证明、学历证明、培训课程证明、推荐信等。确保材料的准确性和完整性。

提交申请：按照要求，将准备好的申请材料提交给证书机构。这可能是在线申请、邮寄或亲自递交。

缴纳费用：根据要求，支付相应的申请费用。费用可能因机构和证书级别而有所不同。

审核和评估：证书机构将对你的申请材料进行审核和评估。这可能包括学历核实、培训成绩评估等。

考试或面试：根据要求，你可能需要参加人工智能相关的考试或面试。这是评估你的知识和技能的重要环节。

颁发证书：如果你的申请通过审核并满足要求，证书机构将颁发人工智能证书给你。你可以收到电子版或纸质版证书。

请注意，以上步骤仅供参考，具体的申请流程可能因机构和国家而有所不同。建议你根据具体情况查阅相关机构的官方网站或咨询相关机构以获取准确的申请信息。

有什么自学人工智能的书可推荐

1、我买的第一本人工智能的书《ArtificialIntelligence:AModernApproach(3rdEdition)》。

这是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。

作为教材书，内容的广度毋庸置疑，深度稍显不足。

2、南大周志华教授《机器学习》，俗称西瓜书，国内最好的机器学习的入门书籍。

3、《深度学习》由三驾马车IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写。

第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；

第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；

第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

这是今年最畅销的深度学习的书。

4、《TheElementsofStatisticalLearning》作者:TrevorHastie/RobertTibshirani/JeromeFriedman。

三位作者在斯坦福开课的内容，书中基本囊括。

本书即大名鼎鼎的ESL，豆瓣评分9.4。

5、《PatternRecognitionandMachineLearning》作者ChristopherBishop

本书简称即大名鼎鼎的PRML，豆瓣9.5。

下面放个翻译版的电子书目录。

6.《统计学习方法》，作者是前华为诺亚方舟实验室首席科学家，现今日头条人工智能实验室主任李航。

7.《AnIntroductiontoStatisticalLearning》作者:GarethJames/DanielaWitten/TrevorHastie/RobertTibshirani

统计学习的入门书，通俗易懂，号称是ESL的入门版。

还有很多，但这么几本相信已经足够啃很久了。

视频：

1.如果能科学_上网，那么YouTube吧。

2.吴恩达教授创立的

网上学习全世界最好的课程。

温馨提示，需要英文基础。

3.斯坦福大学cs231n，cs224n等等。

推荐一个翻译。

温馨提示：网络上一些AI培训师的某些讲解完全是错的。

4.哔哩哔哩上李宏毅教授，林轩田教授的《机器学习》《深度学习》视频

个人非常喜欢两位教授的视频，数学推导详细到令人发指。

对您有帮助，请点赞支持，谢谢。

关于人工智能，你了解多少

我认为大部分人都不太了解人工智能，听说过这个词的人较多，真正实际了解的还是从事人工智能专业的人士。接触和应用人工智能的人们也只是知道其中的一部分。