实战是检验真理的唯一标准，当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。下面小编给大家介绍零基础如何学人工智能，一起来看看吧。

零基础学人工智能的方法

1、务实基础，学习高数和Python编程语言。因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。

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。

再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。

2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。

还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习

3、不断挑战，接触深度学习。深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。

在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你需要要调用就可以了。

4、不断实战，曾倩自己的实力经验。实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。

如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。

人工智能的学习内容

机器学习、人工智能导论(搜索法等)、生物演化论、图像识别、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的前置课程主要有：信号处理、线性代数、微积分、编程(比较有数据结构基础)等。

学习人工智能必看的书

1、《集异璧之大成》

它通过对哥德尔的数理逻辑，艾舍尔的版画和巴赫的音乐三者的综合阐述，引人入胜地介绍了数理逻辑学、可计算理论、人工智能学、语言学、遗传学、音乐、绘画的理论等方面，构思精巧、含义深刻、视野广阔、富于哲学韵味。

2、《终极算法》

不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。

3、《人工智能时代》

书中指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。