关于那超级火的AI人工智能自学，今天个咱聊一下细节。AI人工智能它，就是用计算机模拟人类智能，还能整出推理学习等好多复杂能力。咱很多人想自学这东西，这里头门道那是不少
这里把自学费事先给大伙缕缕！学习开销多少，跟咱选的学习材料、要用到的工具还有实际需求等等都有关系。一般来讲在线教程花不了你太多钱，可能几十一百来块就有了，专门的书上百都是常见事，要是找大佬的线上指导课程可能得两三千，毕竟这钱花的就是人给咱输出的专业知识
这基础知识掌握那第一步，肯定是选书！入门好书不少但用对方法是关键，《人工智能：一种现代方法》《机器学习》之类的知名度嘎嘎高。不过有不少朋友说书里各种理论专业名词多让学习门槛变高了，看着头疼理解费劲，但咱这么想如果咱想真的彻底把知识融会贯通其实看书反而是最好选择，你书看懂看明白了基础能力也就强了后续别的学习也就不难那么吃力了。要是图个高效学习快速开始也有简单方法，可以把视频教程当领路人打前阵然后再结合看专业书籍巩固学习这样就感觉轻松好多。学习顺序一般从人工智能常见思维开始进入然后深入机器学习、人工智能开发这类难搞点的阶段最好。
编程语言学哪个这事很让人纠结！ Python这语言语法相当方便且功能多种多样还有好多可拿过来就用的资源，但它跑起来有的时候速度太拉跨； Java稳定扛造各种资源也充裕就是实现相同功能代码量看着比Python可怕多——用前者能快捷高效开发Python人工智能程序；想用在企业级系统就得用Java，大伙瞅瞅偏向哪种特点需求按情况挑选！如果没咋编程过，直接入手Python去学错不了。学的时候搞几个项目开发操练操练，咱掌握理论知识还不够得实实在在的练才能把能力给提上来
机器学习算法它分有监督学习、无监督学习和强化学习很多类别。有监督那就得准备好训练的数据这可是这学习方法里最核心的部分；无监督只要给出数据让机器自己从里头把关联信息找出来；强化那是奖励和训练环境约束搭配着一起不断优化模型的一个过程。在咱们掌握理论之后用实例自己动手算算、反复编程验证去深入剖析是可行的办法。除了这些概率、数理统计这种数学能力你也得跟我练着提高不能放松了不然学深层逻辑原理很容易感觉雾里看花啥也捉不住
咱数据和工具也得好好了解！在这领域咱得去专门平台搞数据并且用专业工具开发项目，就好比用鸢尾花数据集做分类项目，然后熟悉利用TensorFlow平台建模训练自己所需求的AI模型来学习，同时把其他相关开源工具融会贯通就能开发小型AI应用程序
问答部分：
1. 零基础跟着自学多久咱能变成很懂AI的大佬地步？哎呀我天这么问真没法给死时间！基础如何还有每天学习时间、吸收知识的能力和这需求的方向啥都不定。要是每天匀出来个两三个小时慢慢学打基础一两年差不多有点入行能力了要是要求水平高点想做到独当一面整大项目三五年很正常可能更久都说不准！不过肯定比进培训机构学战线拉长很多这得做好充足心理规划——你不能急啊一口吃个胖子哪儿行！一口一口扎扎实实的学慢慢积累才能成果满满
2. 没有数学基础能不能把AI人工智能自学下来？是能学也就是学慢点费点儿劲。刚开始就抓简单编程部分像用开源资源模仿去做做相关实践体验这个行业怎么回事，后边你掌握不少能力发现好多地方得用数学知识支持了再好好把没学的数学板块慢慢啃慢慢练也绝对来得及的——总而言之前面简单后边长久慢慢提升知识认知深度才是王道
说了这么多其实只要找到符合自己情况和条件的恰当学习方法还有按照它不断锻炼实践再利用能找得着的各种资源一点点进步肯定能学好AI人工智能的，我真心相信每个人只要努力一把没有办不成的事大家一起加油试试！
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