人工智能難不難？

人工智能，也就是AI，并不僅僅是機器學(xué)習(xí)。曾經(jīng)，符號與邏輯被認為是人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵，而如今則是基于統(tǒng)計的機器學(xué)習(xí)占據(jù)了主導(dǎo)地位。

難者不會，會者不難。

其實學(xué)習(xí)一項新知識前，必須要對它有深刻的了解。 它能做什么事？它的價值在什么地方？如果不理解這些的話，那么學(xué)習(xí)本身就是沒有方向的。了解這些問題后，你才能培養(yǎng)出興趣，興趣是最好的引路人。

其次，你還要有一定的知識儲備。比如數(shù)學(xué)，比如英語。

數(shù)學(xué)中的線性代數(shù)：矩陣乘法;高數(shù)：求導(dǎo);概率論：條件與后驗概率等等；常備一個在線英文詞典，幫助你看一些英文的資料網(wǎng)頁。

還有就是實踐了。理論知識學(xué)完之后，必須要實踐。在實戰(zhàn)中你更需要去關(guān)心如何獲取數(shù)據(jù)，以及怎么調(diào)參數(shù)等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。選擇一個方向，項目做好后，然后不斷完善它。實戰(zhàn)項目做完后，你可以繼續(xù)進一步深入學(xué)習(xí)。

人工智能難不難？任何的學(xué)習(xí)，都需要數(shù)年的積累與努力。