人工智能該如何學起？首先要看基礎，比如數(shù)學、軟件、算法、建筑學、心理學、自動化、腦科學、統(tǒng)計學等等。其次，要看你想解決哪些問題，比如視覺識別、自動駕駛、天氣預報、語音語義學、定量金融、圖像處理、金融分

人工智能該如何學起？

首先要看基礎，比如數(shù)學、軟件、算法、建筑學、心理學、自動化、腦科學、統(tǒng)計學等等。

其次，要看你想解決哪些問題，比如視覺識別、自動駕駛、天氣預報、語音語義學、定量金融、圖像處理、金融分析等，每個領域的要求都不一樣。例如，那些做醫(yī)學碰撞診斷的人需要學習一些影像學知識。

需要找一位有學問的專業(yè)老師，如果自學，就必須進入專業(yè)交流圈。

您所知道的關于人工智能AI的知識有哪些？分享一下？

作為一名it從業(yè)者和教育家，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能的知識體系非常龐大。從目前的研究方向來看，可以分為六大研究領域：計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習和機器人學。這些不同的領域也有許多細分的研究方向。

從學科體系來看，人工智能是一門非常典型的交叉學科，涉及數(shù)學、計算機、控制科學、經濟學、神經科學、語言學、哲學等多個學科，因此人工智能領域的人才培養(yǎng)一直比較困難，而不是一門學科不僅知識量比較大，而且難度也比較高。由于人工智能領域的許多研發(fā)方向還處于發(fā)展初期，有大量的課題需要攻關，因此在人工智能領域聚集了大量的創(chuàng)新人才。

從目前人工智能技術的落地應用來看，在計算機視覺和自然語言處理兩個方向出現(xiàn)了很多落地案例。隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智能平臺，基于這些人工智能平臺，可以與行業(yè)產生更多的組合，為人工智能技術在行業(yè)中的應用奠定基礎，同時進行研究和開發(fā)。人工智能的門檻大大降低。

從行業(yè)發(fā)展趨勢來看，未來很多領域需要與人工智能技術相結合。智能化也是當前產業(yè)結構升級的重要要求之一。在工業(yè)互聯(lián)網快速發(fā)展的推動下，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網等技術的落地應用，也將為人工智能技術的發(fā)展和應用奠定基礎。目前，應用人工智能技術的行業(yè)主要集中在it（互聯(lián)網）、裝備制造、金融、醫(yī)療等領域。未來，將有更多的產業(yè)與人工智能技術相結合。

深度學習是什么意思？

近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習形式。

目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們融入原有的認知結構，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設性反思和遷移應用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。