能自学人工智能，能自学人工智能吗
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于能自学人工智能的问题，于是小编就整理了5个相关介绍能自学人工智能的解答，让我们一起看看吧。
AI智学模式怎么开启？
好状元智能家教机开机后，点击学习软件开始学习、系统会弹出激活页面，好状元智能家教机初始激活码可根据购买的学习卡刮开后对应输入激活。
将机器连接电源后，长按开关机键20秒左右不要松手，然后再开机试试，若还是不能开机的就要恢复系统或者到售后服务中心检测了。
学习人工智能必须要会编程吗？没基础可以学会吗？
人工智能是一门非常全面的学科，需要非常扎实的基础。
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能主要体现在算法方面，如果的数学比较好，学习起来比较快，一般人工智能方向，推荐先学习Python 编程语言，再去学习人工智能算法，基本这些算法都是写好的，你只需要了解，掌握用法，就可以进行一些简单的应用，如果要深入的话需要用到很多数学知识，线性代数，高等数学，概率论等等
一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗？
自学当然可以，不过难度确实有点大：
人工智能（Artificial Intelligence）定义：使用机器代替人类实现识别、认知、分析、决策等功能的技术，其本质是对人类的意识和思维的过程进行模拟。人工智能是一个综合学科，涉及到计算机科学、数学、生理学、哲学、心理学等交叉学科。因此学习人工智能，首先需要学习的是编程语言python、数据库、数据结构、高数、算法等等多门学科，仅仅学习其中之一是远远不够的。而自学的情况下，很难形成专业化、体系化的知识体系。
而AI是一门综合性的学科，建议您报一个靠谱线下培训班更为合适，在这里推荐一些书和学习资料来扩充知识面：
《achine Learning Yearning》：吴恩达 著《Deeeeeeep Learning》：权威著作
《深度学习：方法及应用》：有数学知识别深究
《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》
《人机情感交互》：人工智能时代势必会出现新的交互方式
《未来简史》
《奇点临近》
《如何创造思维》
《大智能时代》
《大数据云图》
人工智能确实是基于目前计算机系统的，但是与大学里面教的知识还有很大差距，大学学习的都是基础，不仅要及格还要良好的掌握。在此基础上学习人工智能的知识才不会显得手无足措。
另外也要多多与行业内的人士进行交流，多多进行实践，相信在一段时间的努力下，掌握人工智能方面的一技之长是没有问题的！
人工智能还能自学？除非你是爱因斯坦那样的天才。
想深入人工智能行业首先你要去相应企业去实习，实践出真知，现在各种培训都是变着花样收钱，真正交的东西很少，如果你的计算机能力很出众可以尝试去大公司申请一个人工智能的实习岗，在工作中慢慢摸索，跟前辈学习这样效果是最快的。
另一个办法就是去国外深造人工智能，国外人工智能发展的比较出色，做一些项目实战，积累经验。
人工智能是一个综合学科，而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。
一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。
如果想深入学习，需要复习一下数学，包括高等数学，概率统计，线性代数，其中线性代数需要比本科稍微深一点，要涉及一些矩阵的微积分，用来推导模型极值的表达式，概率方面主要是几个基本的分布和他们的共轭分布，正态分布，二项分布之类的，性质要比较熟，因为模式识别与一般的经典程序的差别在于，模式识别中通常认为样本数据的概率密度才是数据本体，比如一个有高斯噪声的正弦信号，经典程序通常认为正弦波是本体，高斯噪声是叠加在信号上的随机噪声，但模式识别中刚好相反，我们通常认为高斯噪声的分布是本体，带杂波的信号实际上是整个噪声在波动，简单点说，经典程序这样表达y=sinθ+et，et代表噪声。模式识别这样表达y=N(sinθ, β^-1)。如上，金典程序通常认为输出应该是一个具体的值，而模式识别则认为输出应该是一个概率分布，事实上不只是输出，输入，似然甚至期望方差都是概率分布，在顺序学习中后验概率会被当成下一次运算的先验导入。
至于编程语言之类的不用太在意，基本上只要是有实数加减乘除幂运算三角函数的都可以，最好有完善图形库的，有的时候需要粗略看一下运行效果，其实我觉得js就行了，只要你确信你推倒出来的公式可以达到预期效果，用别的语言很快就能弄出来。
建议不要自学，你可以在淘宝花几块钱买一点视频看，如果你能负担的起上万的学费，可以报培训班，大家都知道人工智能需要数学，但是并不是让你把高等数学重新学一遍，这样代价很大，人工智能涉及这些知识：数学;python;python的库:如numpy,pandas,matplotlib;机器学习；深度学习等，每一都非常深，如果看书自学，不能掌握深浅，容易迷失
学啥都要一步一个脚印 如果你连基本的高等数学都不懂 不懂微积分 不通高等代数 你学人工智能也学不会。就像天龙八部里面 那些高深莫测的武功 一般人练习只会走火入魔。同理，不扎实的高等数学去玩人工智能只会让你怀疑人生。
医学生可以学习人工智能吗？
人工智能也是一门严谨的科学，要想学好这门科学需要有一定的数学功底，需要专研，还需要学习编程。这些年人工智能越来越火热，各种新闻报告上也是把人工智能捧上天了，学习人工智能的人也越来越多，人工智能在不久的将来一定会如洪水般爆发的，到时候也将迎来一次技术上的革命。如果想学就好好学吧，人工智能在医学上有着无穷的力量。
我曾经是一名临床医生，现在从事人工智能的研发工作。从我自己的体会来看，医学生学习人工智能，难度还是很大的。
首先要掌握高等数学的基础知识，包括微积分线性代数，概率论和数理统计，离散数学。而这些课程一般大学理工科的学生，学起来尚且费劲，更不用提医学院所学到的那点皮毛。
国内和医学相关的信息专业，在国内的发展也不尽人意。而国内目前开设此课程的大部分为医学院校，两年医学，两年计算机，可想而知，掌握的知识非常有限。
从事人工智能的研发所需要掌握的知识很多，本身学医也是很辛苦的，在大学本科阶段，既不现实，也没必要。如果是医学生非常感兴趣的话，可以把高等数学的基础知识，好好掌握，为今后的人工智能学习打下一个好的基础。
可以，如果想要在医学领域有所建树的话，人工智能也是一个必要的手段。
就目前而言，人工智能的能力大部分集中在对数据进行学习分析的基础上，对一个新的病例进行分析。这正好和医学领域相对应。人工智能领域学习好了，可以帮助医生做诊断，判断症状，新药研究都有极大帮助。当然这些都是在基础医学的研究上面。
此外，也有很多种说法提到，医生也是被人工智能替代掉的职位之一，但很显然这个说法非常不切实际，医生对病情嗯处理有很多方面还是机器所不能，甚至永远不能达到的。
但，广义上来说，人工智能将会是一种工具，不管是谁，只要追求上进，都应该有所了解，并去掌握，未来将会是人工智能时代。
你是在学大学生？大学生有比较多的空闲时间，其实你想学什么并不受专业影响，如果没有人教，你可以自学的，在大学中自学是很重要的。其实本科毕业的大学生也是只有它本身专业的基础知识，要想深入学习还是要靠自己。只要你想学，没有什么是学不会的，但前提你要坚持、有耐心，遇到那些不懂的可以百度或Google，有前人指点会更好。
我对人工智能很感兴趣，但是一点基础都没有怎么学习这方面的知识？哪个软件适合学习？
对人工智能感兴趣是好事，符合时代发展潮流。尤其是年轻人，多学些东西，是正道。
人工智能没那么难，别被吓着。既然自学，就要走不同于科班教育、课堂学习、循规蹈矩的路子。而应当采取遇到什么问题，解决什么问题；需要什么知识，补什么知识的策略。有志者事竟成！世界经营之神、日本松下公司创始人松下幸之助不也是从一个普通收音机修理学徒工起家的嘛。
我想，你既然准备学习人工智能，可能已经有了一定的电路基础知识。如果真是这样的话，可以按照下面的顺序学习：
(1)从身边接触到的传感器学起，结合浅显易懂的书籍。这样可以增加学习兴趣感和成就感。例如身边的温度传感器、人工智能照明灯(光控、声控)等。看它们用的是什么传感器，原理是什么，这些传感器有什么性能与技术参数，在哪里能够买到，价格如何(例如，同样是温度传感器，类型不同，价格可能有天壤之别)，条件如果允许，可以动手试做一下。不需要深入详细地掌握这些传感器的制作工艺、使用的材料、甚至工作原理。这方面的书籍很多。其中2005年、2006年由我译著，科学出版社出版的有《传感器实用电路设计与制作》、《传感器应用技巧141例》等。
(2)在了解一些传感器知识的基础上，可以学习一些自动控制或者单板机方面的知识。
(3)学习计算机应用中你认为对自己接触到的内容直接相关的知识。
(4)了解模拟信号/数字信号(即A/D)转换方面的简单知识，以便能够选用合适的接口电路，将传感器与计算机能够组合起来使用。
虽然退休前，我上课的听众是大学本科生、硕士研究生、博士研究生，在国内是中国学生、在国外是外国学生；但是现在退休了，在网上，在今日头条里，再介绍科技方面的内容时，就尽可能地通俗易懂、普罗大众一些。如果对我讲解内容感兴趣，可关注我持续发布的文章。
到此，以上就是小编对于能自学人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于能自学人工智能的5点解答对大家有用。