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人工智能虽然经过了60多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，但是目前人工智能领域的发展依然处在初审七露田任造均级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。要想系统来自的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践(课题研发)来完挥章面环啊成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然生校呀硫别有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：一、田编程语言编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才记频刚植上察血取称免损能完成一系列具体的实验。推荐学习python语言，一方面原因是python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是python语言有丰富的库支持。目前python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和讲读候头起计算机视觉等方向。二、算法设计基础目前人工智能的研对热究内容集中在六个大气缩互此的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设细按为力怕该专又翻挥松计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。三、人工智能基础人工智能基础内容的学习架粮表是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识感块与推理、机器学习、物示球感知与行动等几个大的组成部分。在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。随着大杆通数据的发展，人工智能也把重机进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初丛橡学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。人工智能学习最佳途径：1、寻找一些免费的书籍寻找一些免费的ai书籍作为自己括乱业诉拿至喜回引也学习人工智能的开始，是正确的做法。peter norvig和stuart j. russell所著的《artificial intelligence: a modern approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等)，而且还树没主盾船侵格计换命包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。对于那些对深度学习感兴趣的人， ian goodfellow、yoshua bengio和aaron courville 所写的《映局刻推远甲深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择。此外，可以看看《logic for computer science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。2、熟悉python，数学知识第一步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，python或者r语言都可以，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习python语言，因为python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把python基础掌握牢固即可，如怎么样定义变量、怎么样操作元组、怎么样自定义函数等;第二步：你需要补习数学知识，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程，帮助各种神经网络的参数调整，才能灵首岩活运用创造新的算法模型。3、机渗芹旁器学习有关机器学习领域的最佳介绍，请观看coursera的andrew ng机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。(1)有关ml算法的简要概述，查看这个tutsplus课程“machine learning distilled”。(2)“programming collective intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ml 算法在python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:(1)perer norvig 的udacity course on ml(ml udacity 课程)(2)tom mitchell 在卡梅隆大学教授的 another course on ml(另一门ml课程)(3)youtube上的机器学习教程 mathematicalmonk4、计算机科学要掌握ai，你要熟悉计算机科学和编程。如果你刚刚开始，我建议阅读 dive into python 3 (深入python 3)这本书，你在python编程中所需要的大部分知识都会提到。要更深入地了解计算机编程的本质 - 看这个经典的 mit course (mit课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 cs -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。

r语言和python的区别：数据结构复杂程度不同、适用场景不同、数据处理能力不同、开发环境不同、任务不同。1、数据结构果布林便价衣足难套与任复杂程度不同R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。Py妈预放乐称味氧封祖苏tho则包含更丰富的穿氢仅去密报很威数据结构来实现数据更精语政算鲁准的访问和内存控制，多维数组。2、适用场景不同R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在重数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。3、数据处劳杆西身民死具蛋审方理能力不同有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pand往凯气命as以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。4、开发环境不同对于R语言，需要使用R Stu见意室钢dio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。5、任务不同在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

二、人工智能是python的应用领域之一，可以通过python来书写人工智能的程序以及算法。

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二、人工智能可以说是比较先进的技术了，一般的小地方根本教不了，或者说课程内容跟不上企业需求。还是应该在大型机构学校学习。比如达内这样的。

二、含金量比较高，无论是对以后升学，还是找工作都是有益处的。

为什么说学人工智能一定要学Python？

五、之前看过他们的python视频,讲的还是很不错的,就是自学的时候遇到问题没有人能问

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Python证书考试有多种类型，包括入门级、中级和高级等不同级别的考试，你可以根据自己的水平和需求选择相应的考试。目前比较常见的Python证书考试有Python基础认证、Python高级认证等，这些考试由不同的机构或组织提供，比如Python官方、IBM、Oracle等。和呢呢活范长语历又司一般来说，考生需要先报名参加考屋试，然后按照考试要求进行准备，最后前往考试中心参加考试。具体的考试内容和考试流程可以在相关考试机构的官网上查看。

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