人工智慧的學習其實分為多個層次，從入門的角度來說並不難，因此零基礎是完全可以學習的。接下來我們看看如何入門人工智慧，並進行提高。

基於人工智慧庫

目前市面上有很多大公司開源的人工智慧庫，我們可以藉助人工智慧庫輕鬆入門。其中最為出名的是TensorFlow，它提供了Python介面，幾十行程式碼就可以開發一個圖片識別的人工智慧演算法。

該庫封裝了神經網路等演算法，因此，我們只需要構建神經網路即可，而具體的運算則有TensorFlow進行。所以，嚴格來說我們只需要瞭解演算法的使用方法就行，而不用真正理解演算法內部實現。

除了TensorFlow外，還有很多人工智慧庫，如Microsoft CNTK等，大家可以自行上網搜尋。

基於人工智慧庫的調優

第二個層面是對現有的演算法有一定的瞭解。以神經網路為例，可以透過調整神經網路的層數，節點數量等引數來最佳化神經網路演算法，從而達到業務目的。

自己構建人工智慧演算法

這也是學習人工智慧的高階階段了。這個階段不再侷限使用已有的演算法和框架了。而是基於已有的知識構建自己的演算法。能到這個程度的人就少之又少了，李飛飛和吳恩達當屬此列。

所以，零基礎學人工智慧並不難，可以基於現有的開源庫，幾十行程式碼就可以搞個影象識別的專案。但是要把人工智慧學明白，則是要很多年的努力才行。

人工智慧是什麼，有什麼用途？

人工智慧，機器學習是近年來比較火的技術，要想學習的話，首先要弄明白該技術是什麼，有什麼用？“人工智慧（Artificial Intelligence）是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。”

人工智慧需要學習什麼？

人工智慧是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解多方面的知識：

首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，機率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析；其次需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；人工智慧開源框架有哪些？

如果要學習的話，筆者建議先找一下人工智慧的框架進行理解學習，開發出一些小的功能來提升自己學習的興趣，目前網上有很多人工智慧的框架和工具，像TensorFlow，pytorch，Apache SystemML，Caffe，Apache Mahout等。

綜上，筆者認為要想學習人工智慧的話，還是需要具備一定的數學和程式設計基礎的。零基礎的話可能會需要投入較大的精力去了解學習各方面的知識的。

學啥子，在國內學技術沒前途的，騷年!尤其是科技，連網路都上不去，英語也聽不懂，學習一輩子也就是組裝工人，按時被淘汰，倒是青春，人脈全無，你就終結了。

沒有特別好的數學基礎和一定的天分最好別接觸這個行業，人工智慧最核心的是演算法，演算法就等於數學，搞人工智慧的都是數學專業畢業的