人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能不像其他编程一样，需要一种特定的计算机语言去开发它。人工智能这块领域包含了很多计算机这方面的技术。且听我一一道来。
很多人知道，不管学习哪种编程，你的数学知识一定要好，而搞算法的那一群工程师数学水平则更是要犹有过之。
阶段一-高等数学
人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础，也是有利于以后同学们在后续的课程中更好的理解<u>机器学习</u>和<u>深度学习</u>的内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
阶段二-<u>python</u>的高级应用
需要对python的高级应用。python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理。使得我们能在学习机器学习的时候更加的轻松。
我自己是一名高级python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。送给正在学习python的小伙伴！我们的python学习交流q–u--n【 784758214 】,这里是python学习者聚集地，欢迎初学和进阶中的小伙伴！
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阶段三-机器学习
开始进行机器学习。而机器学习中则涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习。然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。比如说<u>语音识别</u>，从外部用户身上获取语音数据，然后进行算法分析，最后识别为文字显示在你的设备上。
阶段四-数据挖掘
进行数据挖掘对数据进行收集分析。顾名思义，数据挖掘就是对数据进行挖掘，通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态。而数据挖掘涉及到了很多的知识，比如<u>数据库</u>技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。
阶段五-深度学习
深度学习。深度学习则是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从<u>TensorFlow</u>、BP<u>神经网络</u>、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。
阶段六-自然语言
自然语言的处理。自然语言的处理一直是计算机科学和人工智能领域一个重要的方向。自然语言就是如汉语、英语这样的语言。这类语言一直是我们人类的独有的特权。而这阶段的自然语言处理就是让机器能听懂并能处理自然语言。
阶段七-图像处理
图片处理就是计算机通过获取图像并对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。已经广泛地应用到各个领域。
从零开始学好人工智能，其实不难
收尾
而学习人工智能或者任何其他的东西，不是一朝一夕能学成的。而小编只是帮你们梳理梳理思路，不至于让你们走岔路。而真正想要学精通，也需要你们自身的不懈努力和坚持。
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