人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
全面学习人工智能的知识比较多，涉及的面比较广，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。
一、高等数学知识
数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等。
二、编程语言
编程语言比较多，如C、C++、MATLAB、LISP、Prolog和Python等。其中，重点要学好Python语言，Python是机器学习比较流行的语言，Python比较简单，能调用其它语言，发挥各语言优势。
Python语言具有的优势：
（1）具有清晰的Python语法结构。容易理解，即使不是编程人员也能理解程序的含义；
（2）容易操作纯中文文件；
（3）Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作；
（4）使用广泛、存在大量的开发文档。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。
三、机器学习
机器学习包括：回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。
机器学习的特征：
（1）建立简单的机器学习模型，按照重要性对特征进行排列；
（2）根据得到的特征排列，有针对的进行工程，提取特征；
（3）重复上述过程，不断的优化自己的模型，找到关键的特征；
（4）对模型的参数进行调参，最优化，得到最佳模型组合。
应该怎样一步步地学习人工智能？谁有成功的经验可以分享？人工智能本质就是使用机器学习算法，通过数据挖掘来训练出最优的算法模型，然后逐渐应用到人们的日常生活中，提升人们的生产效率，我读研的时候就是数据挖掘专业，这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。
可以先从机器学习实战和统计学习方法这两本书入手，先初步了解机器学习应用点新手刚开始学习机器学习算法，建议可以先看《机器学习实战》这本书，这本书讲解了机器学习一些基础算法，同时将算法应用到一些比较简单的场景，算法核心思想通过python语言去实现了部分算法，新人在入门机器算法时，肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想，这样以后使用算法时，也能快速编写出来。
《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了，SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备，比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书，它讲解的概念都很基础，也没有过多的数学公式，这对于新人理解来说，有很大的帮助。
去学习吴恩达老师的机器学习视频，通过视频进一步了解机器学习算法说实话，只从书上看一些机器算法还不够，仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候，肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后，我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程，在网易公开课上面就可以查到。
我个人之前学机器学习算法的时候，看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细，同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验，当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害，还可以这样。你在听课的同时，希望你能够仔细的记录机器学习笔记，有些地方需要你下课之后，再继续查阅资料学习。
之后从机器学习项目入手，可以尝试机器学习算法类比赛学习了机器学习算法，可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验，对于大学生来说，参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的方式，现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。
比较被认可的机器学习算法类比赛有，天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办，主要结合阿里的一些场景和数据，来吸引更多同学加入，如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖，阿里对于这个奖还是非常认可的。当然，DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错，对于新人，项目经验对于你来说，会更加重要。
总结新人进入人工智能领域，可以先从看书入门，在对机器学习算法有了一定的基础了解之后，可以去看相关的机器学习视频，跟着视频教程一起实践，更深一步的加深自己的理解。最后，可以去参加一些机器学习算法类比赛，增加自己的项目经验。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、程序员经验分享，我会持续分享在大数据和人工智能方面的内容，希望你能点赞转发或者关注我，和你一起进步。
如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会在第一时间进行解答。
对于人工智能而言，目前有哪些学习方法？介绍一些工程师通用的学习方法~
工具要非常熟练：在排查问题和写代码上，如果你1个小时只能尝试一种方法，别人却能够尝试10次，那么别人就是比你牛。天下武功唯快不破，你后续写demo、查问题、工具的熟练程度都会决定你学习和尝试新事物的速度。
读书 & 看文档：学习还需要系统化。并非单靠看一篇文章就能明白原理。
视频学习：视频有一些文字表达不了的功能：图书中只会贴一段代码，而视频中这些代码是需要输入的，这时你会发现作者很多的黑科技或者黑技巧，你也能学习到。如React入门书籍中，一般只会说明或者引用Redux，而教学视频中，会打开对应的网站，给你列举一些重点特性。另外图书中一些比较容易忽略的东西，在视频中可能会被很好地补充。而且很多的视频制作者，本身是来自框架和技术的开发团队，而不是第三方的图书作者，所以新鲜度和技巧性都非常明显。
技术新闻，twitter上技术大牛 & 参加技术大会：前面介绍的图书、文档和视频教学，让我们可以了解和深入某一项技术，对付工作应该没有问题。但如果要紧跟潮流，获取灵感，可能还需要关注一些技术新闻，follow twitter上的技术大牛。----雷卷
希望对你有帮助~
想学习一些人工智能和大数据方面的知识，应该怎么开始学呢？作为一名IT从业者，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，在当前的大数据、人工智能时代，学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的，一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道，另一方面掌握大数据等新技术，也会明显提升自身的职场价值。
从技术体系结构来看，对于初学者来说，可以先从大数据技术开始学起，因为大数据的技术体系已经趋于成熟了，有大量的案例可以参考，另外大数据也是人工智能技术的重要基础，掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。
初学者学习大数据技术，可以按照以下三个阶段来制定学习计划：
第一：编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础，不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术，都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多，比如Java、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用，其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外，在人工智能领域也有广泛的应用，所以初学者可以先从Python语言开始学起，未来再学习人工智能技术也会比较容易。
Python语言还是比较简单易学的，一方面Python语言的语法结构比较清晰，另一方面Python语言可以通过不同的“库”，来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门，后续可以结合具体的开发任务来深入学习。
第二：大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台，大数据平台不仅是大数据开发的重要基础，大数据分析同样离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。
对于初学者来说，学习大数据平台可以从Hadoop开始学起，一方面Hadoop是开源平台，另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全，很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的，所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。
第三：实践。不论是大数据开发还是大数据分析，实践对于学习大数据都是比较重要的，实践的过程不仅能够积累一定的行业知识，同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上，在学习大数据技术的过程中，最好能够边用边学。
如果未来要想进入人工智能领域发展，在学习大数据的过程中，应该重点关注一下机器学习知识，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说，在学习人工智能技术的初期，都是从机器学习开始学起的，机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。
学习机器学习还是具有一定难度的，而且需要初学者具有一定的数学基础和编程基础，但是如果数学基础比较薄弱也并不需要过于担心，在学习的初期并不会遇到特别复杂的数学知识，比较常见的就是线性代数和概率论等基本问题。
最后，学习大数据知识和人工智能知识，要有一定的实验场景，通常需要数据中心的支撑，所以要尽量为自己营造一个较好的学习环境，在掌握了基本的大数据知识之后，可以继续通过实习岗位来提升。
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！
