人工智能学习困难吗？怎么入门？

1.学习或回忆一些数学知识，因为所有的计算机都能计算，所以人工智能更像是一个数学问题。我们的目标是训练一个模型，可以用来做一系列的预测。因此，我们将训练过程中所涉及的过程抽象为数学函数：首先，我们需要定义一个网络结构，这相当于定义一个线性非线性函数；其次，设定一个优化目标，即定义一个损失函数。训练过程是求解最优解和次优解的过程。在这个过程中，我们需要掌握概率统计、高等数学、线性代数等基本知识。如果我们学会了它是最好的，那么我们就没有学会它，而它并不重要。我们只能知道原理和过程。感兴趣的读者可以涉猎一些推导证明。2.精通经典机器学习理论和基本算法这些基本算法包括支持向量机，逻辑回归，决策树，波苏贝耶西分类器，随机森林，聚类算法，协同过滤，相关分析，人工神经网络和bp算法，pca，穿得太正式了。[2]在书的第8至13章的例子\"实用\"中，也有这些算法的知识，以确保读者可以用它来编写一个小的张力流程序。3.掌握编程工具（语言）python语言是一种解释性的、面向对象的、动态数据类型的高级编程语言。python是许多新程序员的入门编程语言，也是许多老程序员后来必须掌握的编程语言。我们需要把重点放在使用线性代数库和矩阵的操作上，特别是numpy，熊猫第三方库，同时也要尝试一些机器学习库，比如sknesk，做一些svm和逻辑回归练习。这对于直接编写张力流程序非常有用。一些工业和学术领域的读者也可能擅长matlab或r，而实现算法的想法与Python相似。同时，考虑到许多读者使用c++、java和go语言，TensorFlow也提供了与Python的“并行语料库”的接口。虽然这本书主要是基于Python的解释，但其他语言的apis原理和应用也非常相似。在读者掌握了基础知识之后，他们只需要花很短的时间就能发展出他们擅长的语言。此外，对于在java语言中的学生，本书第18章将解释张索流的火花，第19章将讨论张索流的移动发展。等等...

学习任何一个课程都不容易，关键看学校，老师，环境这些。七月在线是个线上教育培训机构，师资方面挺不错的，都是博士和有经验的技术主管。入门的话，有个课程是入门级别的python工程师，这个是零基础都可以学习的。具体的你可以上网看看。