人工智能学习人工智能的简单介绍

作者为研一学生讲授机器学习课程

人工智能技术目前有六大主要研究方向，其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高，相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用，比如目前大型互联网（科技）公司推出的人工智能平台，多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。

机器学习本身的定义可以理解为从一堆杂乱无章的数据中找到一定的规律并予以应用，所以机器学习也是目前大数据分析的两种主要方式之一。学习机器学习需要有两方面基础，其一是数学基础（线性代数、概率论），其二是编程语言基础，目前Python语言在机器学习领域的应用比较广泛。初期学习机器学习知识并不会遇到非常复杂的数学知识，所以即使数学基础比较薄弱，也可以学习。

机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法设计，因此要想在机器学习领域走得更远，一定要重视数学相关知识的学习。实际上，人工智能领域的研发对于数学的要求还是比较高的，但是在人工智能平台落地之后，基于人工智能平台进行的应用级开发（行业创新）对于数学的要求会大幅降低。

目前人工智能领域专业人才的培养依然以研究生教育为主，如果自学人工智能知识，通常需要较长一段时间，而且学习效果未必会得到保障，要想有较好的学习效果，最好能在岗位上边用边学，通常在一年左右就能够入门。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！