当前学习人工智能是不错的选择，随着人工智能技术的不断发展和应用，整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点，对于初学者来说，可以按照三个阶段来学习人工智能技术，分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。
想学好人工智能，这些一定要学好

1. 机器学习
首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。
在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用sqkBFmdxBEcikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。同时关注一下能否各种算法结合使用来提高预测结果准确率。在学习的过程中不必强求自己能够完全掌握各种算法推导，抓www.rixia.cc住重点理解算法，然后把算法用起来才是王道。
掌握一种编程工具，比如说 PyCharm 或者 Jupyter Notebook，当然工具掌握不难，大约只需要 30 分钟。
2. 深度学习
深度学习是当今非常热门的一个领域，是机器学习算法神经网络的延申，是把机器学习 的拟人更加发扬光大的领域。深度学习工程师也是各大公司需要的人才。
学习深度学习可以从 Google 开源的 tensorflow 框架开始学习如何完成 DNN（深度神经网络）的构建以及应用。然后还是使用 tensorflow 框架来学习如何完成 CNN（卷积神经网络）的构建以及应用。最后来使用 tensorflow 框架来学习如何完成 RNN（循环神经网络）的构建以及应用。
3. Python 数据分析模块
Python 当今作为数据科学的第一语言，熟练掌握 numpy、scipy、pandas、matplotlib 等数据分析的模块不光是作为数据分析师必须的，也是作为人工智能工程师所必须的， 如果大家认为自己的 python 语言掌握的不够熟练，可以日夏养花网从学习这些基础的模块开始，来锻炼自己。因为 scikit-learn 机器学习算法库是基于 numpy、scipy、matplotlib 开发的，所以大家掌握好了这些基础库，对于分析别人封装的算法源代码，甚至日后自己开发一些算法也 有了可能性。
4. Spark MLlib 机器学习库
如果说当今有什么是算法工程师的加分项，那么分布式计算框架 Spark 中算法库MLlib 就是一个，如果想掌握 Spark MLlib首先需要会使用 spark 计算框架， 建议大家还是使用python 语言通过 pyspark 来学习，在掌握了前面的机器学习部分后，这里再来学习里面的算法使用将变得异常容易。
5. 做一个人工智能项目
学了这么多，也做了一些小项目，最后一定要做一些个大项目整合一下自己的知识。做一些个人工智能领域的譬如医疗图像识别、人脸识别、自动聊天机器人、推荐系统、用户画 像等的大项目才是企业很需要的经验。可以将理论结合实际的运用也是成为高手的必经之路， 也是在企业工作所需要的能力。
6. 数学
数学是一个日夏养花网误区，很多人说自己的数学不够好，是不是做不了算法工程师？面对这样的问题，公司里面的算法工程师谁又敢说自己的数学真的好？数学是在学习机器学习阶段算法推导用的到的，但是这里的推导你又不需要非要一步步扣数学计算过程，举个例子，2+2=4， 那么数据基础是 1+1=2，但是咱们需要证明 1+1=2 吗？不需要，对吧，所以在机器学习阶段算法推导这里更重要的还是理解算法证明的思想，能够把讲的算法推导理清楚足够了，而这在讲的过程中如何有好的引导，又何须非自己没头绪的补数学然后走那个弯路呢？

有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，大致分为五个阶段的学习。Python语言并不会让初学者感到晦涩日夏养花网，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门人工智能的首选语言。
学习编程并非那么容易，有的人可能看完了Python语法觉得特别简单，但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。

想学人工智能，推荐你个简单路径：
高等数学/概率统计学-》python编程-》数据分析挖掘-》机器学写-》深度学习-》各种人工智能应用实战
想真正掌握人工智能技术，纸上谈兵恐怕不行，建议到人工智能头部企业里去实战学习，推荐你几个这样的企业：
交大和深兰科技有个培训（好像叫交大人工智能中心，就是在深兰内部学的）这种大型企业实操，肯定会更好一些
除此，还有旷视，寒武纪、科大讯飞这样的大型公司，也跟一些大学有合作
祝你早日进入人工智能领域

人工智能并不适合零基础的朋友学习。
首先也是最重要的，是这一行有学历门槛。建议至少应该是计算机/数学/统计学在读或已经入行。否则，就算你学会了，就业市场也不会承认你的行业资质。从事人工智能行业，例如成为数据科学家，至少需要硕士学位，而且博士更吃香。
其次是技术上的难度，人工智能需要高等数学（如偏微分）、线性代数及统计学知识，以及熟练掌握python等编程语言。对于行内人这些并不困难，但对零基础者可能会有难度。

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一边看一边做

从事人工智能，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。
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：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。
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人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局，由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源，人工智能的准入门槛逐渐降低。未来几年之内，专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向。无论是在专业还是通用领域，人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构。
基础层就如同大树的根基，提供基础资源支持，由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层，通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术，如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。

是否刚上大一，可以通过班导师先去交流一下，在学校里肯定是有老师在带领着一些竞赛。因为是刚开始，需要打下基础，所以通过这些竞赛先去了解控制的一些程序语言编写。在此基础上，只有你对一些基础性的控制问题有了了解，才能去进一步学习人工智能。因为说白了，就是人通过程序去控制机器进行逻辑判断。一般带这些竞赛的老师，在你和他们交流后，他们都会给你一些未来的学习上的建议。
注意，想要做人工智能，你的程序语言必须要过关，其次就是你的逻辑思维能力。这些需要不断的积累学习。一半做人工智能，控制专业相关的知识是必不可少的