自學人工智能還是有一定門檻的，如果已經擅長一些技術和能力，那么成功的機會就會大很多。學習時建議先從簡單的開始。如果從最難的部分開始的話，很有可能你會氣餒，會放棄，那么，具體應該怎樣做呢，大家和小編一起來看看吧。

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人工智能學習

首先了解這個領域，建立一個人工智能基本概念。

       例如了解AI技術包括哪些技術方向，有哪些應用領域，未來會如何發展，前景如何，對社會的影響如何等等，這不僅能夠幫助我們加強對AI的興趣，甚至可以發揮自己對AI的想象。

       統計學部分：線性代數：標量、向量、矩陣/張量乘法、求逆，奇異值分解/特征值分解，行列式，范數等

       概率與統計：貝葉斯、期望與方差、協方差、概率分布(0-1分布、二項分布、高斯分布)、獨立性與貝葉斯、最大似然和最大后驗估計等

       高等數學：微積分、鏈式法則、矩陣求導、線性優化、非線性優化(凸優化/非凸優化)以及其衍生的如梯度下降、牛頓法等

學習以機器學習為主的原理知識

        當前人工智能技術中，機器學習占據了主導地位。具體到機器學習的流程，包括數據收集、清洗、預處理，建立模型，調整參數和模型評估。基礎則是機器學習的基本算法，包括回歸算法，決策樹、隨機森林和提升算法，SVM，聚類算法，EM算法，貝葉斯算法，隱馬爾科夫模型，LDA主題模型等等。

        人工智能的范圍很廣，即使是某些很偉大的研究者，也無法掌握人工智能領域的所有概念。以上是小編為大家整理的，人工智能學習步驟和方法，希望對大家有所幫助。