人工智能包括现在非常流行的一些网络词语：人工智能->机器学习->深度学习。
怎样学习？
路径一：一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度
Step1：了解行业资讯，先来一波科普
所以在学习人工智能之前，我们需要先了解一下行业的相关资讯，对这个行业有一个基本的认识，那么接下来就要准备学习了。
Step2：务实基础—高数+Python来当道
机器学习里面涉及了很多算法，而这些算法又是数学推导出来，所以如果要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。不管是在机器几面编辑一个算法还是应用算法，我们都需要通过写程序来和机器进行对话，那么我们需要编程，假如个人造诣比较高，可以用C语言，如果是转行过来或者以前没有编程基础，那么学习Python会不错，因为Python语言相对比较简单。
Step3：机器学习算法+实践
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着我们挑战，前面掌握的好，后面步入深度学习会轻松很多。
Step4：深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以我们得掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后再用来训练模式。在这里大家可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，我们cqdhlb放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，大家只需要调用就可以了。
Step5：行业大型项目实践
当我们学习完深度学习，此时就可以自己动手训练一个小模型了。有条件的话，从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜大家，已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
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