人工智能 (AI) 是计算机科学中一个快速发展的分支，它彻底改变了许多行业，包括供应链、食品工业、制药、制造、装配、聊天机器人和内容创作。事实上，最近网上大多数内容都是使用某种形式的人工智能创建的，例如文本生成器或 AI 网站建设器，例如 Hocoos AI。
然而，人工智能技术的影响不仅仅局限于产业创新。它有能力迅速影响整个劳动力的职位，从工厂工人到服务员再到工程师。因此，考虑到人工智能的作用在所有领域都在不断增长，学习人工智能变得越来越重要。
本指南旨在告知您如何从零开始学习AI，为您提供驾驭学习之旅所需的知识和步骤，并探讨正规教育在这个令人兴奋但复杂的领域中的重要性。但在深入探讨细节之前，让我们先了解一下AI究竟是什么。
什么是人工智能？
如上所述，人工智能是计算机科学的一个分支，它处理与人类智能相关的认知问题，例如学习、模式识别和问题解决。然而，与人类智能不同的是，AI以机器效率处理这些问题，有时甚至超过了人类的能力。
作为一门科学和工程学科，AI有许多子领域，几乎渗透到我们生活的方方面面。尽管大多数人将AI与最近的生成模型（如ChatGPT）联系起来，但事实上，早在ChatGPT向公众开放之前，AI技术就已经在影响着我们的生活。
例如，人工智能是 Google 地图路线预测背后的“大脑”，是智能数字助理背后的“声音”，是社交媒体上个性化新闻推送的幕后推手，也是在你最喜欢的流媒体服务上推荐接下来观看内容的推荐引擎。
不同类型的人工智能
随着人工智能技术新颖且创新应用的不断扩展，其子领域的数量也在持续增长。然而，为了简化起见，我们将人工智能技术分为三种不同类型。
弱人工智能 (ANI)
顾名思义，弱人工智能 (ANI) 是我们今天互动最频繁的人工智能类型；它旨在执行单一任务，例如语音和模式识别、提示和查询响应以及内容生成。
ANI在有限且预定义的上下文范围内运作，遵循编程算法，使其能够执行特定任务。最著名的窄人工智能 (ANI) 例子是生成式AI模型，例如擅长文本生成的ChatGPT；根据文本描述生成图像的DALL-E；以及像Hocoos AI这样的AI建站平台。
通用人工智能
通用人工智能，简称AGI，是一种理论上的AI形式，它拥有像人类智能一样广泛灵活地理解、学习、适应和运用知识的能力。一些人推测，这种形式的AI将拥有或能够发展自我意识、情感理解以及像人类智能一样解释世界的能力。
尽管某些人工智能模型（例如 Chat-GPT）已展现出跨不同任务泛化的能力，但 AGI 仍然是一个尚未在实际应用中实现的理论概念。至少目前还没有。
超级人工智能
超级人工智能，简称 ASI，指的是未来人工智能模型在几乎所有具有经济价值的工作中超越人类智能的场景。然而，尽管这引人入胜，但这一概念仍然类似于 杰森一家——它很大程度上仍是推测。
如何在线学习AI
正如你目前可能已经了解到的，AI是一个非常广泛的领域，由几个不同的分支组成，每个分支都同等重要。因此，想到学习AI一开始可能会让人不知所措，这并不奇怪。然而，一旦你把它分解成更易于管理的部分，这个过程就会变得容易得多。让我们开始吧。
制定学习计划
好的计划是成功的一半，因此在您深入学习资料之前，我们强烈建议您制定学习计划。制定合理的学习计划包括创建学习时间表、列出特定技能、建立目标以及确保获得学习这些技能所需的学习资源。
首先通过问自己以下问题来评估你对AI的了解：你在这个领域是绝对的初学者吗？你是否具备必要的数学和统计学等基础技能？你是否熟悉基本概念和术语？
接下来，将你最宝贵的资源——时间，分配到你的学习计划中。抽出时间学习。如果你有工作，这可能会有点困难，但不要灰心。记住，进步，无论多小，都是进步——聚沙成塔，集腋成裘。
但如果你有更多的时间，每天多学习一个小时将对你有益。只是不要过度；休息也是学习过程的一部分。最好的方法是评估你随着时间的推移所取得的进展，并相应地调整你的学习计划。
你还应该考虑你愿意投入多少资金。训练营和专业的在线课程非常有价值，而且通常物有所值。这并不意味着免费的YouTube课程和社交媒体上分享的教育资料就毫无用处。有很多在线平台提供免费课程。
掌握必备技能
在深入研究AI之前，你需要掌握一些基础技能，这些技能将为你学习复杂的AI技能和工具打下坚实的基础。然而，重要的是要理解，所需技能的深度和掌握程度主要取决于你想学习的AI领域。
例如，如果你想创建和开发新的AI算法，你需要深入理解数学概念。但是，如果你想进入数据分析领域，则无需深入了解人工智能中应用的所有数学概念。
关键在于根据你想要追求的领域的要求，识别并调整这些必备技能的学习深度。也就是说，这些必备技能是：
基础数学
人工智能技术严重依赖于数学概念，尤其是机器学习或深度学习等子领域。诚然，你不需要数学学位就能在人工智能领域取得成功，但理解微积分、线性代数和概率论至关重要。在线性代数方面尤其如此，因为人工智能算法经常依赖于矩阵和线性变换。
基础统计学
当你理解统计学和数据解释时，人工智能技能和概念就更容易学习和理解。统计测量、分布、偏差和方差、回归以及似然等概念在不同的人工智能应用中都发挥着至关重要的作用。
学习核心技能
一旦你掌握了想要学习的AI领域所需的预备技能，就可以继续掌握学习和理解人工智能技术内部运作所需的核心技能了。
与预备技能一样，你所需掌握的程度取决于你想在AI领域追求的职位类型。以下是你需要学习的内容。
编程
了解如何编码至关重要，因为AI的实现依赖于算法和模型的开发、数据操作以及各种库的使用。Python因其简洁性和适应性，是AI社区中最流行的编程语言之一。R是另一个热门选择，Java和C++也是如此。
- Python —— 正如前文所述，Python 通常是人工智能的首选语言，这主要归功于其简化的语法和大量可用的数据科学库。除此之外，这种编程语言对初学者非常友好，并且在机器学习模型中特别受欢迎。
- R —— 与 Python 相比，R 的学习曲线略微陡峭，但如果您想在人工智能和数据科学领域找到一份工作，那么每一分投入都是值得的。
- Java 或 C++ —— 这里的事情变得非常有趣，因为 Java 和 C++ 都提供了相当高效的底层机器控制，这涉及对计算中的硬件组件和系统的直接管理和操作。在构建可扩展的人工智能和机器学习模型方面，这两种语言都非常受欢迎，但它们确实具有非常陡峭的学习曲线——尤其是 C++，由于其底层操作，它被认为非常具有挑战性。
数据结构
数据结构也是学习AI的基石，它指的是用于组织、存储、检索和操作数据的专用格式。了解不同类型的数据结构，例如树、列表和数组，对于编写演变成AI算法和模型的复杂代码至关重要。
数据科学
数据科学在人工智能领域极其重要，因为它包含了各种各样的工具和算法，用于在海量数据集中查找原始数据的模式。熟练的数据科学家可以使用他们的技能来提炼和解释数据、提取有意义的见解、识别模式以及发现数据中的趋势，从而使AI系统能够有效运作。
机器学习和深度学习
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是人工智能的两个非常受欢迎的子集，因为它们为我们日常使用的许多产品和服务提供支持。这两个相互关联的学科基本上推动了人工智能从理论概念到实际应用的演变。
机器学习实际上是人工智能的一个子领域，机器通过提供给它们的数据进行学习，目的是提高它们的性能并做出更准确的预测。这种学习和提高性能的能力构成了人工智能做出更好、更明智的决策和预测的基础。
另一方面，深度学习是机器学习的一个子集，它利用模拟人类认知的神经网络，从而使人工智能模型能够自动发现所提供数据中的模式和特征。
通过AI工具学习
内容生成AI模型为各级学习者提供了实用、亲自动手的体验，初学者应该开始尝试使用这些模型，以深入了解和理解AI如何解释查询和提示以及处理语言。
图像和图形生成AI模型也是如此，它们依赖于复杂的算法将文本描述转换为可视化输出。尝试使用这些模型将使您了解神经网络和图像识别等概念。
使用这些工具可以提供良好的实践经验，甚至可以生成有价值的内容。例如，依靠像Hocoos这样的AI网站构建器，可以帮助您了解更多信息，不仅是关于AI，还包括设计和图形界面。
AI 网站建设工具通常是生成式模型，虽然很少被提及，但它们的成果却随处可见，因为它们现在承担了网站建设的大部分工作。这些工具非常便捷，因为它们消除了学习 CSS、PHP、JavaScript 等的需求。
学习使用 AI 网站建设工具还能帮助您了解 AI 如何增强网站功能乃至网页设计，最终使网站建设过程更高效，即使非专业人士也能轻松上手。
正规教育
虽然通过各种在线课程、工具和其他资源学习 AI 可以为您提供该领域的工作知识，但数学和机器学习方面的正规教育可以为您提供更深入、更具理论性的 AI 技术知识。攻读这些领域的硕士学位将为您打下坚实的基础，这对于应对更复杂的 AI 问题至关重要。
为什么你应该学习AI？
生成式AI模型的迅速崛起及其后该领域的快速扩张，恰恰突显了AI作为一项科技成就的重要性，它正在改变着我们工作、生活和互动的方式。
尽管AI仍被视为未来科技，但许多人没有意识到它也是当今的技术，并且已经存在了相当一段时间。随着数据爆炸式增长以及分析和利用这些数据的需求，对AI技能的需求激增，因此现在是学习AI的最佳时机。
对AI专家的需求激增也意味着丰厚的报酬；AI和机器学习工程师以及数据科学家通常都拥有六位数的薪水。诚然，该领域在智力方面极具挑战性，但它也在不断发展，为你提供了持续学习、适应和创新的机会。
总结
总而言之，虽然数学和计算机科学的正规教育能够提供对AI及其子集更深入的了解，但在线学习AI仍然是许多想要进入该领域的人的可行选择。
然而，你需要一个扎实的学习计划，既要学习基础和核心技能，又要获得各种内容生成AI的实践经验，例如ChatGPT、DALL-E或AI Website Builder工具，例如Hocoos。
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