用户7440821997705
这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，自学人工智能知识对于学习者的要求还是比较高的，一方面人工智能技术的知识量比较大，另一方面学习难度也相对比较大。对于初学者来说，可以根据自己的发展规划来制定学习路线，如果未来要从事行业领域内的人工智能技术开发，可以分别学习编程语言和人工智能平台知识，然后通过实践来提升开发能力。
从目前人工智能人才的培养方式来看，当前研究生教育依然是培养人工智能技术人才的主要渠道，但是随着人工智能平台的陆续开放，人工智能应用开发的技术门槛也有了较大幅度的下降，普通开发人员经过一个系统的学习过程（主要学习人工智能平台），也能够完成各种人工智能应用软件的开发。
对于自学者来说，以人工智能平台为基础来学习人工智能知识是比较现实的选择，一方面学习难度相对比较低，另一方面对于实验环境的要求也相对比较简单。在具体的学习过程中，需要学习以下两方面内容：
第一：编程语言。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在人工智能开发领域也有比较广泛的应用。在学习Python语言的过程中，还可以同时学习一下计算机基础知识，包括操作系统、数据库和计算机网络等。在条件允许的情况下，可以进一步学习一下机器学习知识，这会在一定程度上提升对于人工智能技术的认知能力。
第二：人工智能平台。人工智能平台的学习首先要选择一个开放的人工智能平台，目前选择计算机视觉平台和自然语言处理平台都可以，相关的案例也比较多。
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！
IT人刘俊明
人工智能是一个综合学科，其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。
需要的基础知识包括:
1. 数学基础
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
2. 算法的积累
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
3. 掌握至少一门编程语言
如C语言，Python， MATLAB等。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
AI大本营
一、人工智能是一个综合学科
而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。
- 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
- 2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
- 3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
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二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：
1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
小玖说科技
零基础入学的，这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话可以了解一下：第一阶段前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发第二阶段核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发第三阶段爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发第四阶段人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战
工匠理念
人工智能涉及范围太广了，一个人不可能全面掌握。比如计算机视觉CV、自然语言处理NLP、大数据、机器人、自动驾驶等。我本人是做计算机视觉算法的，算是你所说的人工智能领域。
以计算机视觉来说，第一阶段，最基础的应该算是数据，包括高等数学，概率论，图论，随机，矩阵论，最优化理论等等。其次是要对计算机有一个比较清楚的认识，比如计算机的构造，语言等。
第二阶段，要选定研究一个领域，计算机视觉也有很多方向，比如模式识别，目标检测，分割，分类等，这个领域的历史，应用，发展等等都要清楚认识，一个领域能研究透彻也是相当不容易的。
第三阶段，就是深耕这个领域，英文论文阅读能力得跟上，因为算法研究是人工智能工作的主要内容。其次要精通一门编程语言，python，C++或者R语言。可以熟练编程实现一篇文章。
第四阶段，就是能够创新的阶段，能够对一些问题提出自己的想法，并创造性地解决一个领域的难题。慢慢成为一个领域的大佬。
人工智能近几年确实很火，而且会越来越火。这是趋势，社会要发展，科技要进步，劳动力要解放。社会发展的规律。
AITech
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：核心算法
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：
比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
Ledy
人工智能是一个很宽泛的词汇，目前比较热门的人工智能方向是大数据和机器学习。如果自学人工智能，首先要看学习的目的是什么。如果是想进入这一行业工作，那么可以选不同行业最关心的方向。目前比较成熟的人工智能技术是图像识别和语音识别，已经有很好的应用。正在高速发展的方向有自动驾驶、医疗诊断、医药、政府管理等。人工智能的基础学科包括统计学、神经网络、数据库等，专业要求比较高。
理人轻语
最起码得的需要数学基础：
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：
比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
涛滔韬
自学：如果选择的是看Python教学视频或书籍来自学的，就需要有较强的学习能力、自制力和毅力，需要花大量时间来学习。虽然可以重复看，反复思考和学习，但这种自学的学习方法没有培训机构那样系统化、科学规范的教学，缺少专业老师指点，缺少技术学习交流，缺少真实的企业项目实战练习。遇到不会和难以理解的知识点无法得到及时有效的解决，对于一些重要的知识点，无法有更深的和把握。还有就在通过自己一段的学习后，自我感觉良好，可在应聘或实际应用中确发现自己一问三不知的情况。因此，自学是很难形成实际项目操作能力的，找工作更是难上加难。总之，自学是鲜有成功的。
萌宠阿
人工智能就是要学习人类的感官知识。首先要懂得机器视觉,熟悉各种传感器知识，掌握各种模糊算法，还有大数据处理。
