一、学习人工智能主要学什么内容

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;

2.基础计算机知识：*作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;

3.编程语言基础：C/C++、Python、Java;

4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;

5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。

我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。

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”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机！

二、国内有哪家人工智能培训机构

根据目前的发展趋势来看，未来人工智能在未来仍然有很大发展空间和美好的前景。当前中国互联网行业中稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行业巨头会用月薪几十万招聘人工智能人才。腾讯研究院与BOSS直聘联合发布的《2017全球人工智能人才***》也显示，全球人工智能领域的人才约有30万，远远低于市场的需求，保守估计中国的人工智能人才缺口至少在百万以上。各大企业争相用高薪和优渥的福利来吸引人才。很多AI人才还未出校门，或者还没有从原公司离职，甚至有的企业给应届AI毕业生的年薪直飙80万元。

面向未来，华为将通过打造有全球影响力的ICT认证体系，打造良性的人才生态链，持续为产业输出优质ICT人才。华为人工智能三大认证级别由浅入深，层层递进，从HCNA到HCNP再到HCIE通过不断的学习和进阶，逐步进行培养。华为专家说：“入职华为两年来，我以前所从事的工作之和，尚不及HCNP-AI这个工作的十分之一重要。”

华为将持续以生态理念推动未来型人才培养，加大投入，华为携手合作伙伴智汇云校推动华为ICT人才培养，以培养面向企业发展需求的全面型ICT人才为己任，赋予能量，释放潜能，为企业实现快速发展培养坚实的储备力量。

三、人工智能培训靠谱吗

我个人感觉人工智能培训还是挺靠谱的，可以说现在5g时代已经到来，人工智能的发展越来越迅速，而且我们在未来有很多的工作将会被人工智能机器人所替代，可以说人工智能产品已经全面步入了我们的生活当中。

如果说我们不想被人工智能所替代，那么我们就应该参加人工智能的培训，可以说人工智能方面的人才现在需求量也很大，而且也是一个缺口，供不应求啊，如果说你参加了人工智能方面的培训，那么你就走在了别人的前面，或许对你以后的发展有很大的好处。

人工智能也是一门比较前卫的学科，现在我国有这所大学也已经开设了人工智能方面的课程，可以说这也显现出人工智能的重要性。还有重要的一点是，人工智能的培训费用是比较高的，选择的时候一定要擦亮眼睛选择比较靠谱。

四、如何自学人工智能

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；

1了解人工智能的背景知识

人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。

人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。

下图为人工智能学习的一般路线：

2补充数学或编程知识

对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。

很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。

Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。

3熟悉机器学习工具库

现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。

刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库**的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。

4系统的学习人工智能

这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。

机器学习知识主要有三大块：

（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。

（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前重要核心的人工智能知识。

（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。

在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。

传统机器学习算法的种类非常多，有些算**有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。

强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。

5动手去做一些AI应用

学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。