大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++。下面小编给大家介绍人工智能该如何学习，一起来看看吧。

人工智能的学习方法

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，学习人工智能为什么要有数学基础呢?二者看似毫不相干，实则不然。

线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。

当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。

人工智能需要掌握的知识

1、掌握Python 编程技术

掌握Python编程技术是学习人工智能的必要条件。Python的语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。

2、框架及数据处理

能够解析常用的数据格式，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等。

3、高等数学

学好高等数学也是学习人工智能的必备条件之一，学习目的在于，理解数学知识体系在深度学习中的应用，可以读懂深度学习中常用的数学函数公式，能够用Python编程实现常用的数学算法。

4、深度学习理论部分

深度学习理论部分是课程中最多也最重要的部分，包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、注意力机制等等技术。

学习人工智能需要注意的事项

1、切勿掉入书山中，实践理论结合重要。

刚开始，很多人可能会一头扎进书山中埋头苦读，读完一本接着一本，最后发现什么都懂点什么又都没懂，这样效率是很低的。

如果你是搞学术的不在此范围内，相信多数人还是偏应用，从事相关工作。在IT界，实践才能学到东西，不要一直看书，可以边看边试试写点代码，实现个小公式，小算法，这样进步快一些。

2、采取并行学习法而非串行。

3、建立知识框架，修补知识漏洞。

4、找到适合你的课程，跟着从头到尾学。

如果你是上班族或者是在学校里面而没老师讲这门课，那么报一门适合你的课程从头到尾跟着学就非常重要了，不要过于相信你的自制力，没有人和你一起学，学了很久也看不到自己有何进步，慢慢兴趣就没了。