各位老铁们好，相信很多人对有否网上学人工智能都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于有否网上学人工智能以及有否网上学人工智能专业的的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
普通人能学ai吗
是的，普通人可以学习人工智能（AI）。虽然这可能需要很大的努力和时间，但通过学习和实践，任何人都可以成为AI专家。许多在线课程、培训和大学课程都可用于学习人工智能。要学习AI，您需要深入了解数学、统计学和编程等基本概念，并掌握相关的工具和技术。
自学人工智能可行吗？
自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。
一、人工智能
书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）
不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。
视频：
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/
ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。
二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）
视频：
机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。
（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）
对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解
TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell的AnothercourseonML
书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）
ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！
三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）
DL基础方面的准备工作：
Google上的greatintroductoryDLcources
SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks
书籍：
DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）
介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。
NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）
（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）
新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。
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零基础，学人工智能好学吗？去哪个培训机构比较靠谱？
当今，人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业赋能)的形态呈现。将来会在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。
人工智能是未来发展的一种趋势，关于人工智能培训，机构虽然有很多，但是真正专业的培训班却不是那么多，如果想要参加人工智能培训还是存在一定限制的，建议认真挑选几家中意的机构先去听听课程，再做决定。
人工智能培训最低要求是全日制本科及以上学历，最好是计算机科学、大数据、应用数学等专业，因为这些专业学起来会更快，机构建议选择大品牌、大机构，品牌有实力有保障。
在这里给你推荐中科同创人工智能培训，中科同创人工智能培训项目致力于人工智能人才的培养和升级，是由中国科学院深圳先进技术研究院和深圳市同创伟业创业投资有限公司共同支持，由深圳先进技术学院和深圳中科同创伟业产业技术创新中心有限公司合作举办，依托中国科学院深圳先进技术研究院的科研机构力量、专业和人才优势，通过中科院导师团队专业授课，进行AI知识管理体系、专业技能体系的培养，同时通过企业真实项目的实习实战，助力学员技术提升、技术转型，以打造学员的核心竞争力，切实满足企业的人工智能需求，最终实现学员和企业的双赢。可以参考一下：
一、课程体系量身定制，以满足人工智能企业实际需求为目标，量身制定课程体系，课程理论与实践结合，深度与广度兼具，将方法论更好内化。
二、师资团队，多位中科院博士、教授领衔授课的顶尖导师阵容。
三、教学服务，课堂录屏无线回看，并且不定期发布先进院人工智能论坛、讲座等动态让学员参加，系统课程，滚动式授课，内容定期更新升级，提供免费复训机会，不定期组织学员参观考察当地人工智能企业，技术交流，修完所有课程，颁发结业证书。
四、上课环境，优越研究院校环境，小班线下授课，同学是来自不同行业的白领、金领云集的高层次圈层，帮您建立广泛高层次人脉。
五、学习氛围，可通过线下论坛，学员群探讨技术问题，也可以直接联系讲师一起协助解决，共同交流，更新知识。
人工智能，能否能自学
人工智能是可以自学的，而且也只有自学才能真正的深入研究，为了生计、为了薪资终有耗尽的一刻，也许只有兴趣、追求才能帮你随时充能吧!学好人工智能从这几点入手：
第一：学好Python
人工智能可以用很多种语言实现，但Python是较容易实现的一种。学好Python的数据分析、处理，学好Python机器学习，懂得算法建模，往更高层次的深度学习看齐。只能说是看齐，因为机器学习，我都没学很好。机器学习，基本十大算法，和大学高数、线代、概率论渊源极深，所以想进军人工智能，数学也是必不可少的。
第二：学好数学
第一点提到了，当然这指的学好数学，不是说能做一个方程式，能解一道题就可以的。这里所指主要是数学建模，这点和算法进行数据建模还是有一些相似之处的。像机器学习里的监督算法，可以想象成是两种建模体系，但这两种体系会进行对比。例如：有一个是检测体系，里面是有很多种不同形状桌子的数据，那么另外一个体系，要判断是不是桌子，就需要进行比对，相似度越高就越像桌子。我们都知道做数学有很多种解法，但在算法中往往只有更好的算法。
第三：其他辅助学科
人无完人，只是因为人的寿命有限，如果人工智能能自主学习，那么它终将。但是，这就需要创造者了解艺术学、心里学、计算机等方面的知识了。之前说了，这相当于是知识的大杂烩，如此庞大的事业，肯定不是某一个人能完成的。你只需要学好前面的两点就已经可以了。
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