普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？

“阿里是讲‘让天下没有难做的生意’，做人工智能的是讲‘让天下没有难吹的牛’。”这是中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥于2017年10月12日在杭州的云栖大会上发表演讲时说过的一句话。

（学术界的段子手，汤晓鸥）

人工智能（Artificial Intelligence）是这几年科技圈最火的名词之一，以深度学习为代表的机器学习在近几年取得了很多令人震惊的成果，并且普遍应用到了诸如图像识别、增强、风格转换、生成，语音识别、翻译，文章生成以及无人驾驶等诸多领域，在互联网、科技和资本圈内备受重视。

广义的说，人工智能包含诸多不同的方法，其主旨是让程序像一个智能体一样解决问题。机器学习是实现人工智能的一种方法，它不完全依靠预先设计，而是从数据中进行总结，达到模拟记忆、推理的作用。包括诸如支持向量机（SVM）、各类基于决策树的算法（包括Boosting、Bagging、Random Forest等），各类基于人工神经网络的算法（例如简单网络及深度网络等），以及多方法的集成等。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：2028979958 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

随着硬件设备功能的日渐强大，以及互联网大数据带来丰富的数据来源，无疑让通过多种、多层、多方法集成的机器学习有着更深更广的发展空间。尽管目前大部分人工智能实例使用的并不是基于机器学习的方法，但其中有不少领域在向机器学习迁移。可以预见的是，人工智能将在机器学习等诸多方法的推进下，在更广泛的领域中辅助人类解决问题，在许多工作中，使用几乎能够无限扩展的计算力来替代部分人力。

人工智能的飞速崛起，使得该领域出现了巨大的人才缺口，据说在帝都，一个机器学习算法的岗位拿到100K的薪水也并不是一件很困难的事情，这刺激了普通程序员学习人工智能，迫切希望在人工智能大热时实现转行。可是许多程序员不知道该如何快速有效地学习人工智能。

其实，既然已经具备了普通程序员的功底，再转人工智能方向并非难事，接下来我们就具体分析一下，普通程序员该如何正确学习人工智能方向的知识。

1. 熟练掌握基础理论知识

要成为人工智能领域，尤其是机器学习方向的程序员必须有一定的数学和算法基础，尽管各类框架使得现在的机器学习编程变得越来越简单，表面上可以不用在意太多的数学和算法细节，但实际上，即使是针对工程应用，一定程度的数学和算法理解以及对应的思维方式，能够在解决问题以及选择模型套用时提供许多的帮助。相关的知识理论基础包括：高等数学基础、统计学基础、线性代数、数值计算方法、运筹学。

当然，如果不打算进行特别深入的研究和扩展，以上内容并不需要都精通，但至少需要保持在知晓且能够形象化理解的范围内，只有在掌握这些基础的前提下，理解人工智能和机器学习相关的知识才能更加轻松顺利。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：2028979958 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

2. 相关基础工具的学习和应用

熟练掌握基础理论的同时，还要掌握相应的编程语言。目前机器学习最为普遍的语言是Python，大多数主流机器学习框架已经提供了Python接口。Python语法简单，上手较为容易，同时有较强的语言表达能力，又很容易与其他语言的项目进行交互，这些特点使之成为了在机器学习领域必学的编程工具之一。关于如何学好Python 。另外还必须掌握像Jupyter notebook这些常用的开发辅助工具。

在Python中有大量的机器学习相关框架、数学工具和数据处理工具，在这里针对性地推荐一些入门级的关键工具。

① numpy、scipy、matplotlib（Python进行科学计算时常用的一些基本工具）

numpy中包含对矩阵（含高阶矩阵）等内容的计算和变换；几乎所有Python上的数据及机器学习处理框架均提供了numpy的ndarray形式的数据交换接口；

scipy中包含更复杂一点的计算模型，诸如傅里叶变换、滤波器等；

matplotlib则是与之配合紧密的绘图库，能够提供较好的可视化功能。

② pandas

pandas是一个以数据表形式组织和操作数据，并能够方便地结合numpy、matplotlib进行统计、运算和可视化的工具包。

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最后

以上就是纯真白羊为你收集整理的普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？的全部内容，希望文章能够帮你解决普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？所遇到的程序开发问题。

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