每當你在網(wǎng)上購物或者搜索信息時，你都在與一種形式的人工智能(AI)進行交互。人工智能的應(yīng)用無處不在，而且只會不斷增長。從工廠工人到服務(wù)員再到工程師，人工智能迅速影響著工作。學習人工智能可以幫助你了解技術(shù)如何通過產(chǎn)品和服務(wù)改善我們的生活。

學習人工智能并不一定困難，但確實需要對數(shù)學和統(tǒng)計學有基本的理解。在這篇指南中，我們將帶布里斯托大學留學生了解如何學好人工智能課程。

一、什么是人工智能?為什么你應(yīng)該學習它?

人工智能是利用計算機系統(tǒng)等機器模擬人類智能和任務(wù)執(zhí)行過程的過程。任務(wù)可能包括識別模式、做出決策、經(jīng)驗性學習和自然語言處理(NLP)。人工智能被應(yīng)用于許多技術(shù)驅(qū)動的行業(yè)，如醫(yī)療保健、金融和交通運輸。學習人工智能變得越來越重要，因為它是一項革命性的技術(shù)，正在改變我們生活、工作和相互交流的方式。隨著世界各行各業(yè)的組織收集大數(shù)據(jù)，人工智能幫助我們理解這一切。

二、如何學好人工智能課程?

1.掌握必備技能

在開始你的學習之旅之前，你需要在以下領(lǐng)域建立一定的基礎(chǔ)。這些技能為學習復(fù)雜的人工智能技能和工具奠定了基礎(chǔ)。

基本統(tǒng)計學：當你對統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)解釋有牢固的掌握時，學習人工智能技能就會變得更容易。你需要了解統(tǒng)計顯著性、回歸、分布和可能性等概念，這些都在人工智能應(yīng)用中起著重要作用。

基本數(shù)學：理解人工智能，尤其是機器學習和深度學習，依賴于對數(shù)學概念如微積分、概率和線性代數(shù)的了解。這些經(jīng)常出現(xiàn)在人工智能算法和模型中。

好奇心和適應(yīng)性：人工智能是復(fù)雜且快速發(fā)展的，因此需要不斷跟上新技術(shù)和工具。那些希望從事人工智能職業(yè)的人應(yīng)該有一種對學習無止境的渴望和解決問題的適應(yīng)性思維。

你需要學習這些先決技能的深度取決于你的職業(yè)目標。一個有抱負的人工智能工程師肯定需要掌握這些技能，而一個想要擴展技能的數(shù)據(jù)分析師可以從人工智能的入門課程開始。

如果你已經(jīng)對統(tǒng)計學和數(shù)學有基本的了解，并且愿意學習，那么你可以進入第二步。

2.開始學習人工智能技能

一旦你掌握了必備條件，讓我們深入了解你在人工智能方面所需要的基本技能。如果你想深入了解這些基本技能，那么你可以讓HighMark的課程輔導老師為你服務(wù)。

編程：懂得編程對于實施人工智能應(yīng)用至關(guān)重要，因為你可以開發(fā)人工智能算法和模型，操縱數(shù)據(jù)，并使用人工智能程序。Python是較為流行的語言之一，因為它簡單易學且適應(yīng)性強，R是另一個受歡迎的語言，還有很多其他語言，如Java和C++。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一種專門的格式，用于組織、存儲、檢索和操縱數(shù)據(jù)。了解不同類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如樹、列表和數(shù)組，對于編寫能轉(zhuǎn)化為復(fù)雜人工智能算法和模型的代碼是必要的。

數(shù)據(jù)科學：數(shù)據(jù)科學涵蓋了各種工具和算法，用于在原始數(shù)據(jù)中找到模式。數(shù)據(jù)科學家對產(chǎn)品或服務(wù)用戶有深刻的理解，以及從大量數(shù)據(jù)中提取洞察的全面過程。人工智能專業(yè)人員需要了解數(shù)據(jù)科學，以便能夠提供正確的算法。

機器學習：這個受歡迎的人工智能子集很重要，因為它為我們今天的許多產(chǎn)品和服務(wù)提供動力。機器通過數(shù)據(jù)學習以進行預(yù)測并提高產(chǎn)品性能。人工智能專業(yè)人員需要了解不同的算法、它們的工作原理以及何時應(yīng)用它們。

深度學習：深度學習是機器學習的一個子集，它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解數(shù)據(jù)中的模式。它通常用于最先進的人工智能應(yīng)用，例如自動駕駛汽車。

3.熟悉人工智能工具和程序

除了建立你的人工智能技能外，你還需要知道如何使用人工智能工具和程序，比如庫和框架，這些在你的人工智能學習過程中至關(guān)重要。在選擇合適的人工智能工具時，最好熟悉它們與哪些編程語言相匹配，因為許多工具依賴于所使用的語言。

以下是一些專門用于Python的流行工具和庫：

NumPy

Scikit-learn

Pandas

Tensorflow

Seaborn

Theano

Keras

PyTorch

Matplotlib

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