1樓：Python-Jack
人工智慧其實也有很多具體的方向
機器學習
演算法技術應用
機器學習不需要多麼精通
但是需要考慮多執行緒，多程序處理
大量資料IO
演算法會基本語法就可以
但是對數學功底要求比較高
技術應用
需要熟練掌握各種模組和系統機制
2樓：故意找茬
基本語法掌握
會用第三方庫
語言只是工具
落實到具體情境下，會出現更多的問題
不管你掌握到什麼程度，都可以學
因為不存在你能夠做到面面俱到
我這裡積累了一些資料
需要的話，簡介找我
3樓：outliers
想強調一點，學習AI，python只是乙個工具而已，不是AI的難點，很多培訓機構用Python來蹭AI的熱點，給不少人造成了誤導。其實Python對AI學科來說只是乙個常用的程式設計工具而已。如果想學習人工智慧，可以去知乎上搜下AI的涉及知識體系，真的不是一般龐大。
普通程式設計師如何正確學習人工智慧方向的知識？
回到問題，如果單就python程式語言而言，基本的語法和邏輯肯定需要掌握，還得掌握很多AI相關的庫，框架等等，具體看你研究的課題和方向。
AI人工智慧如何學習？
永無止境 可以先挑選一些簡單實用的人工智慧演算法，進行學習。例如，卷積神經網路就是乙個不錯的選擇，在影象 語音 文字 振動等資料上均取得了不錯的效果。在其基礎上，還衍生出了一系列新的方法，例如殘差網路 深度殘差收縮網路等。卷積神經網路 殘差網路 深度殘差收縮網路 lili 首先，興趣很重要，人工智慧...
如何去學習人工智慧？
這是乙個flag Step1 了解行業資訊，先來一波科普 Step2 務實基礎 高數 Python來當道機器學習裡面涉及了很多演算法，而這些演算法又是數學推導出來，所以你要理解演算法，就需要先學習一部分高數知識。不管是你在機器幾面編輯乙個演算法還是應用演算法，你都需要通過寫程式來和機器進行對話，St...
將來想要學習人工智慧方向數學系分流應該選擇那個方向？
看做啥了，做神經網路方面的，目前還是實驗為主，流程就是找個應用領域，設計模型，然後測試效能。要想和數學結合，就做神經網路可解釋性，不過這個很難，需要很深的理論物理和數學背景，一般人做不來。有人嘗試從實驗出發解釋神經網路，但好像目前沒見到有人做出啥靠譜的東西來，或者就做統計學習，不侷限於神經網路，有很...