唉现在人工智能那可是大火，好多人就跟我一样心里琢磨着——想学人工智能从哪入手？咱这就一点一点掰扯掰扯
首先，先得给这人工智能来个基本介绍。人工智能它其实就是让机器有了像人一样的智能功能！什么学习能力、推理能力、感知能力等等，跟人差不多那样聪明呢都。有了这个底子我们再开始学就有谱
接着咱说说入手方向上几个比较要紧的事。
计算机基础知识铺垫
1. 编程要学扎实
就好比盖房子要打好地基。编程是人工智能学习的基础。像Python，这可是人工智能用得老多的语言，很多人工智能框架什么TensorFlow、PyTorch都是用Python实现的。你把Python学好了，就相当于手里有了一把入门的钥匙
2. 算法和数据结构要了解
这算法和数据结构就得弄清楚不同的算法优缺点使用场景。比如说像排序算法、图搜索算法这些。算法就是方法的集合，我们得熟悉好多好多算法，在实际用的时候，才能知道用哪种最合适！
3. 数据库相关知识知道点
得要收集好多好多的数据来训练人工智能，要用数据库技术把这些数据管理好。比方说常用的一些关系型数据库、非关系型数据库这些。知道怎么存储、查询数据那很关键，没有数据，哪里来的更好的人工智能训练。
数学理论基础很关键
1. 数学基础要打好了
这人工智能，好多时候离不开数学知识支撑。线性代数一定要懂呀，向量、矩阵可以解释高维度的空间数据呢都。就像用在图像识别当中，能把图像变成矩阵来处理，不懂这个线性代数咋搞
2. 概率论和数理统计学好
这个概率论和数理统计在机器学习当中用途太广泛了。机器学习中常常要根据已有的数据去预测未来发生的可能性，离不开概率论和数理统计知识辅助。什么贝叶斯定理，就得弄通。学不好这些知识人工智能怎么往深里学呀搞不懂！
人工智能专业课程深入
1. 理论课程好好学
得正儿八经学学人工智能的理论课程，像机器学习、深度学习哇这些课本知识。我告诉你这些学明白了，就像在脑袋里有了系统认知。现在网上也能找到好多好多免费课程。一边听一边学，跟着视频操作一下，不就对这些概念和算法更清晰了吗？
2. 实践项目不能少
好多线上课程包含了实践的课题，在实践的过程当中才能加深理解人工智能应用开发到实际领域当中每个步骤的实施情况都才能搞清楚噻！根据教程里的操作在开发环境中完成课题，这样一步步有真东西出来。就比如说自己做点图像识别小项目、简单机器人开发这种都可以实践的
问：要是数学不好可咋办，还能学人工智能不哩？
数学基础不咋好啊那就得花补呗。先捡关键的内容补习补习比如说概率论里基础的部分、线性代数基础运算这些。要是感觉纯理论难理解一些，就在实践项目操作中慢慢琢磨当中包含的数学知识意思。这个慢慢过程中学习理解也可以
问：不学数据库能开始人工智能的学习？
那开始其实也不是完全不行，但之后想进一步提高做那些大规模的、涉及数据存储和管理的项目那你就抓瞎。没有数据库对数据管理的本事，咱没办法得到很好的训练结果哇都。还是早了解早学踏实些
我个人觉得，学人工智能是条有挑战但超有价值的路咱一步步慢慢来，把每个小目标完成啦总会一点一点地真正进入到人工智能这个大门里去
我很看好这前景，坚持下去，你也能成为这个新兴领域厉害人物！加把劲加油往前熬，最终一定会有收获！咱好好加油都 ！
