你好，正好是從業者，也許可以給你一點個人建議。
在你現在的腦海裡面，對於人工智慧目前大概只有網上和培訓機構宣揚的那些高大上的簡介，你以為的可能是這樣的
但是實際上，目前的人工智慧還遠遠做不到這個程度。目前的人工智慧主要的方向集中在計算機視覺和自然語言分析兩個方向，我只對計算機視覺有一定程度的理解。計算機視覺是指用攝像頭代替人眼對目標進行識別、跟蹤，例如攝像頭可以直接分析圖片並識別出圖片中的物體種類和個數。以前幾年比較火熱的FasterRCNN網路為例，這是一個對圖片中物體進行分類的網路，即當攝像頭獲取一張圖片後，計算機可以準確的檢測到圖片中物體存在的位置及種類：
那麼這個網路的本質是什麼呢？這個網路的本質是構建一個最最佳化問題，透過大量的資料集標註和訓練，使得我們獲取最優的權值，這個權值以及網路的結構就組成了深度神經網路的基礎。
對於人工智慧的入門者，我們應當知道目前主流的深度神經網路框架是TensorFlow和caffe，由於谷歌的支援，未來TensorFlow應該會成為主流，TensorFlow支援Python介面，對於一個高中生的機器學習愛好者，我建議你學好Python以及TensorFlow，現在網上已經有大量的教程。同時目前的開源學習材料也很多，多關注一些Github上的優秀範例，最後對於人工智慧的學習，最好準備一臺計算機，顯示卡採用Nvidia的1060以上顯示卡，作業系統用ubuntu，首先學會跑一些ModelZoo裡面的模型，在動手中不斷的學習，雖然人工智慧中有些知識對於高中生可能有難度，但是高中生也是最有創造力的年紀，只要有興趣，學習這些都不會是問題，最後祝你成功。
你好，正好是從業者，也許可以給你一點個人建議。
在你現在的腦海裡面，對於人工智慧目前大概只有網上和培訓機構宣揚的那些高大上的簡介，你以為的可能是這樣的
但是實際上，目前的人工智慧還遠遠做不到這個程度。目前的人工智慧主要的方向集中在計算機視覺和自然語言分析兩個方向，我只對計算機視覺有一定程度的理解。計算機視覺是指用攝像頭代替人眼對目標進行識別、跟蹤，例如攝像頭可以直接分析圖片並識別出圖片中的物體種類和個數。以前幾年比較火熱的FasterRCNN網路為例，這是一個對圖片中物體進行分類的網路，即當攝像頭獲取一張圖片後，計算機可以準確的檢測到圖片中物體存在的位置及種類：
那麼這個網路的本質是什麼呢？這個網路的本質是構建一個最最佳化問題，透過大量的資料集標註和訓練，使得我們獲取最優的權值，這個權值以及網路的結構就組成了深度神經網路的基礎。
對於人工智慧的入門者，我們應當知道目前主流的深度神經網路框架是TensorFlow和caffe，由於谷歌的支援，未來TensorFlow應該會成為主流，TensorFlow支援Python介面，對於一個高中生的機器學習愛好者，我建議你學好Python以及TensorFlow，現在網上已經有大量的教程。同時目前的開源學習材料也很多，多關注一些Github上的優秀範例，最後對於人工智慧的學習，最好準備一臺計算機，顯示卡採用Nvidia的1060以上顯示卡，作業系統用ubuntu，首先學會跑一些ModelZoo裡面的模型，在動手中不斷的學習，雖然人工智慧中有些知識對於高中生可能有難度，但是高中生也是最有創造力的年紀，只要有興趣，學習這些都不會是問題，最後祝你成功。