人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。

人工智能不像其他編程一樣，需要一種特定的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言去開(kāi)發(fā)它。人工智能這塊領(lǐng)域包含了很多計(jì)算機(jī)這方面的技術(shù)。且聽(tīng)我一一道來(lái)。

很多人知道，不管學(xué)習(xí)哪種編程，你的數(shù)學(xué)知識(shí)一定要好，而搞算法的那一群工程師數(shù)學(xué)水平則更是要猶有過(guò)之。

階段一-高等數(shù)學(xué)

人工智能的基礎(chǔ)，其中高等數(shù)學(xué)是必需必會(huì)的。而高等數(shù)學(xué)則包括數(shù)據(jù)分析、概率論、線(xiàn)性代數(shù)及矩陣、凸優(yōu)化等。良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，也是有利于以后同學(xué)們?cè)诤罄m(xù)的課程中更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。同時(shí)對(duì)于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實(shí)現(xiàn)的。

階段二-python的高級(jí)應(yīng)用

需要對(duì)python的高級(jí)應(yīng)用。python語(yǔ)言在人工智能上有著不可或缺的地位。機(jī)器學(xué)習(xí)則是非常的復(fù)雜龐大，通常會(huì)涉及組裝工作流和管道、設(shè)置數(shù)據(jù)源及內(nèi)部和云部署之間的分流。而python則能更好地對(duì)其中的數(shù)據(jù)管道進(jìn)行處理。使得我們能在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候更加的輕松。

階段三-機(jī)器學(xué)習(xí)

開(kāi)始進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。而機(jī)器學(xué)習(xí)中則涉及到很多復(fù)雜的算法，通過(guò)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和進(jìn)行學(xué)習(xí)。然后對(duì)現(xiàn)實(shí)的情況作出判斷并對(duì)其進(jìn)行回應(yīng)。比如說(shuō)語(yǔ)音識(shí)別，從外部用戶(hù)身上獲取語(yǔ)音數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行算法分析，最后識(shí)別為文字顯示在你的設(shè)備上。

階段四-數(shù)據(jù)挖掘

進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行收集分析。顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過(guò)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集然后分析，模擬人的原始學(xué)習(xí)形態(tài)。而數(shù)據(jù)挖掘涉及到了很多的知識(shí)，比如數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)等。

階段五-深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，同時(shí)深度學(xué)習(xí)也給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了很多實(shí)際的應(yīng)用。從TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)概述、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)、自動(dòng)編碼機(jī)，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)等方面講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法。

階段六-自然語(yǔ)言

自然語(yǔ)言的處理。自然語(yǔ)言的處理一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域一個(gè)重要的方向。自然語(yǔ)言就是如漢語(yǔ)、英語(yǔ)這樣的語(yǔ)言。這類(lèi)語(yǔ)言一直是我們?nèi)祟?lèi)的獨(dú)有的特權(quán)。而這階段的自然語(yǔ)言處理就是讓機(jī)器能聽(tīng)懂并能處理自然語(yǔ)言。

階段七-圖像處理

圖片處理就是計(jì)算機(jī)通過(guò)獲取圖像并對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。

收尾

而學(xué)習(xí)人工智能或者任何其他的東西，不是一朝一夕能學(xué)成的。而小編只是幫你們梳理梳理思路，不至于讓你們走岔路。而真正想要學(xué)精通，也需要你們自身的不懈努力和堅(jiān)持。