人工智慧的營養和光輝屬於任何人和所有人。只要你想學，跟任何文憑和學歷都沒有多大的關係。

首先，你有這樣的懷疑和顧慮是很正常的。因為人工智慧給我們的印象是很高大上的專案，而我們的傳統教育又偏偏讓你誤以為凡高大上的專案必須要有高大上的教育作為基礎和背景。在一般的認知中，人們普遍認為高大上的教育就是高文憑和高學歷。事實並非如此。

其次，請你相信：只要你願意，你完全可以學習人工智慧。

你學習人工智慧的目的不外乎這麼兩點：

一是從事人工智慧產品的研究和生產。二是借力人工智慧產品從事對社會和個人的應用和服務。我猜測並且建議你要選擇的是後項，即建議你學習人工智慧基本常識，應用人工智慧產品和成果服務個人或社會。

根據我的所見所聞和經歷，我本人和身邊的很多朋友，雖然他們初中都沒讀完，但我們也正在利用人工智慧產品在創業或賺錢生活。比如說，我們首先向某些人工智慧運作商作了全面諮詢，然後接受統一的培訓，從而瞭解人工智慧產品的使用方法和推廣銷售流程。接著是交了加盟費，讓運作商具體指導和落實專案，最終讓從讓專案運作起來，從中賺到錢。

既然是人工智慧，產品本身應該是人性化的、便利高效的、易學易用的。基於這些特徵，我鼓勵你，並建議你及早去接觸和學習人工智慧，應用人工智慧產品開啟你幸福的未來和美好的人生。

大專學歷筆者不建議學人工智慧！

人工智慧雖然火，但是不是適合所有人！

人工智慧是一門綜合性的交叉學科和邊緣學科！

人工智慧雖然是計算機科學的一個分支，但它的研究卻不僅涉及到計算機科學，而且還涉及到腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、認知（思維）科學、行為科學和數學以及資訊理論、控制論和系統論等許多學科領域。因此，人工智慧實際上是一門綜合性的交叉學科和邊緣學科。

那麼，哪些人適合學習人工智慧?

一、首先是對人工智慧有極大的興趣。

二、是有一定的計算機基礎，進擊人工智慧會更容易。具體來說：(1)是程式設計基礎、資料結構演算法好，(2)是高數基礎，比如機率論、線性代數、微積分、幾何、最佳化理論等。

三、物理、生物、心理學、邏輯學等其他知識。

三者不可缺！

另外，筆者提醒的是，雖然人工智慧人才缺口較大，但是缺的是高階人才，低端人才也難找到適合的崗位。

有稍微瞭解過，如果你是月IT專業的那應該知道，現在編碼是更容易理解人工智慧，大多數人會選擇開始學python，這是一款更接近人類語言的高階程式語言，所以你先可以網上了解看看

入門需要學吳恩達老師的機器學習（我主頁有吳恩達老師影片總結），這是基礎，然後再看深度學習，只有掌握了基礎才能繼續往下學習，可以用Python或matlab來實現演算法。

很多

剛開始學

程式設計的人都會問

我英文差能學會程式設計嗎？？

學會程式設計不需要多高深的英語水平，想要學會程式設計，簡單的英語水平足夠了。現在的程式開發環境又很友好，基本上開啟之後不需要怎麼配置，直接寫程式碼就行，程式語言無外乎順序、判斷和迴圈語句，寫一寫簡單的程式毫無壓力，所以需要記住的英文其實並不多。

為什麼這麼說呢？我們拿Java和python出來給大家看看。

我們先來看看使用量最多的Java語言。

Java的英文單詞、學名關鍵詞或者保留字，也就幾十個。

下面是Java的關鍵詞：

Java語言，一共有50個關鍵詞。記住50個單詞不算是大困難，你也沒必要刻意去背，遇到不懂的去查就行。你只需要記住這幾十個單詞就可以寫程式。

再來看看python的關鍵詞：

python的關鍵詞一共33個。

事實上，在一門程式語言中，能用到的單詞，也不過幾十個，它們更像是一種符號標記，而不是真正的英語，因為你不需要會讀、會造句，甚至只要會寫就行了。

這就是程式設計本身和英語的關係，說白了就是幾十個英語單詞的關係。是不是大部分都是你認識的，而且一點也不難記，實際上也用不著刻意的去背記，用著用著就知道了。

1、程式設計入門英語不好不用擔心

初級程式設計師：初期學習階段，正在學習程式語言的基礎知識。很多程式設計知識的學習寫成了中文。所以這個階段基本沒有任何語言障礙，這個階段英語對我們來說就不太重要了。

對於程式設計入門你不用擔心英語不好，能看懂，會用工具翻譯就OK。

如果你還覺得有困難的話，就買一本電腦英語來看看，補補專業術語。

2、程式設計提高需要學習英語

中級程式設計師：這個階段已經步入職場了，也可以處理一些棘手的問題了。對於各種渠道獲取資源實現專案需求，已經變得得心應手。這個階段透過和同事之間的交流學習，來豐富經驗。所以英語對我們來說也不太重要。

不過，英語學好了，對自己肯定有好處，任何行業都是這樣。有些大企業會要求英語能力，不想錯過好機會，就要平時多練習英語。

3、程式設計精通需要學好英語

高階程式設計師：當有些問題你解決不了，周圍人也解決不了，之前的那些溝通都不能及時解決我們的問題。就需要我們自己去摸索學習。

而一些新的知識有許多都是國外的機構或者大牛發起的，基本都是用英文書寫的。所以這時英語就會是我們的短板，阻礙我們的成長和發展。這個時候才是我們最需要英語的時候。

你經歷的越多瞭解的就越多。這些也能讓你精通程式設計。英語好你就可以最快的瞭解國外科技的最新動態，最早學習新技術。領先一步就可能步步領先，英語好是你成為大牛的不可或缺的東西。

所以對於這個問題，小千我的回答是：只管去學，別問這麼多。

當你學習程式設計已經到了某一程度，並且依然熱愛程式設計，你會發現，現在有動力去學那以前覺得枯燥無味的英語了。同時，要堅信學程式設計可以提高英語能力！

大專學歷，想要學習人工智慧，我主要推薦的方式有:

1.線上學習

有很多機構都有線上教育的方式，教一些人工智慧需要的軟體，如python的使用方法以及應用。

優點就是可以隨時隨地的學習，你可以在邊工作的時候業餘時間學，也可以全天候的學習。

缺點就是沒有老師在面對面的指導，這樣需要自己有更高的理解能力和更多的實踐。

2.培訓機構線下學習

我的同學就有去這種機構學習的，而且現在有很多這樣的機構，他們的學費基本上是三萬左右，學習半年。學習的時間會特別的緊張，由機構統一安排作息時間，每天都有相應的學習任務，也會定期組織活動。

優點就是可以老師面對面的指導和同學進行交流，互相指正，幫助，學習的質量更高一點。

缺點就是要去外地求學，並且有足夠的時間來學習。

你可以根據個人的情況來選擇學習的方式，畢竟現在人工智慧是比較火的，很多人都想要學這方面的內容，而且薪資比較高，就是面對著電腦，可能工作時間比較長，比較累。

當你選擇好了，去努力，去堅持，就一定會有收穫，加油！

專科學習人工智慧難度較高，但困難就怕有心人，相信逐步努力一定就能成功，我建議透過如下幾步學習：1、透過網上了解人工只能的基本知識，瞭解人工只能是做什麼的？運用與什麼領域2、基礎學習數學、計算機、程式語言具備基礎能力3、學習機器學習的經典演算法並應用於實踐4、研究深度學習並進行實踐5、關注最新前沿領域，不斷豐富自己的知識技能具體的方式詳細見影片內容：

可以自學或者表一個輔導課程，如果基礎不是很好的話，建議跟著老師一塊學習。

人工智慧這個行業對學歷的要求還是比較高的，如果想去一個大公司，建議先提升一下自己的學歷，因為對於目前來說，學歷還是很重要的。沒有學歷雖然不是萬萬不能的，但是沒有學歷寸步難行，找一份好的工作都很困難，更別說逆襲了。可能有一些人會逆襲而出，但是這只是小機率事件，真正的還是要靠自己的努力去逆襲。

現在的企業事業單位對員工的要求越來越高，不僅對能力的要求高了，學歷的要求也更高了，很多員工辛辛苦苦兢兢業業在大企業裡拼博了多年、付出了多年的心血和青春，就等有朝一日能晉升為管理者，在眾多能力相當的競爭者中，自己卻因為學歷不高而被晉升出局，您真的甘心嗎？

一家大型房地產企業，他們薪資福利待遇很好，但是他們的晉升機制很嚴格，大專學歷的只能做到初級經理的職位，想要晉升到高階經理，必須是本科學歷，即使您能力再強也無法越過制度的制約，所以提高自己的學歷，是萬分必要的！

據統計絕大部分的中大型企業在給員工加薪的過程中，都會參考學歷的高低，更有少企業，在一開始的起薪階段，就直接跟學歷掛鉤了，學歷高的起薪高，學歷低的起薪就低，在企業制度要求參考學歷來定加薪前提下，您除了努力工作，還要學習並提高自己的學歷。

在校專升本，近幾年來要求越來越嚴格，想要考上專升本，自己也要更加努力。

自考相對來說含金量比較高，後期您想要考研或者考編制，而且時間上還允許，比較有時間的話可以選擇自考，畢竟自考還是值得一考的。

但是沒有時間，工作比較忙，還想要提升學歷的話就可以選擇稍微簡單一點方式，比如成人高考，成人高考只有入學考試和期末考試，入學考試很簡單，都是考3科，稍微準備就可以，當然了每年還有一大部分人純裸考，基本上也能考過。

最後一種就是遠端教育了，適合沒有一點時間，而且學習基礎比較差的人。

以上這四種方式都是國家認可，可在學信網查詢的，至於選擇哪一種還是看自己，綜合考慮自己的情況來選擇。

大專學歷不太建議學人工智慧，可以報個班學學機械製造和自動化，大專學歷就算你學了人工智慧也無法找到工作，學歷要求最低名校碩士起步，普通高校博士也可以。

優秀的資料分析師需要具備這樣一些素質：有紮實的 SQL 基礎，熟練使用 Excel，有統計學基礎，至少掌握一門資料探勘語言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的溝通和表達能力，做好不斷學習的準備，有較強的資料敏感度和邏輯思維能力，深入瞭解業務，有管理者思維，能站在管理者的角度考慮問題。