“阿里是讲‘让天下没有难做的生意’，做人工智能的是讲‘让天下没有难吹的牛’。”这是中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥于2017年10月12日在杭州的云栖大会上发表演讲时说过的一句话。

（学术界的段子手，汤晓鸥）

人工智能（Artificial Intelligence）是这几年科技圈最火的名词之一，以深度学习为代表的机器学习在近几年取得了很多令人震惊的成果，并且普遍应用到了诸如图像识别、增强、风格转换、生成，语音识别、翻译，文章生成以及无人驾驶等诸多领域，在互联网、科技和资本圈内备受重视。

广义的说，人工智能包含诸多不同的方法，其主旨是让程序像一个智能体一样解决问题。机器学习是实现人工智能的一种方法，它不完全依靠预先设计，而是从数据中进行总结，达到模拟记忆、推理的作用。包括诸如支持向量机（SVM）、各类基于决策树的算法（包括Boosting、Bagging、Random Forest等），各类基于人工神经网络的算法（例如简单网络及深度网络等），以及多方法的集成等。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：2028979958 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

随着硬件设备功能的日渐强大，以及互联网大数据带来丰富的数据来源，无疑让通过多种、多层、多方法集成的机器学习有着更深更广的发展空间。尽管目前大部分人工智能实例使用的并不是基于机器学习的方法，但其中有不少领域在向机器学习迁移。可以预见的是，人工智能将在机器学习等诸多方法的推进下，在更广泛的领域中辅助人类解决问题，在许多工作中，使用几乎能够无限扩展的计算力来替代部分人力。

人工智能的飞速崛起，使得该领域出现了巨大的人才缺口，据说在帝都，一个机器学习算法的岗位拿到100K的薪水也并不是一件很困难的事情，这刺激了普通程序员学习人工智能，迫切希望在人工智能大热时实现转行。可是许多程序员不知道该如何快速有效地学习人工智能。

其实，既然已经具备了普通程序员的功底，再转人工智能方向并非难事，接下来我们就具体分析一下，普通程序员该如何正确学习人工智能方向的知识。

1. 熟练掌握基础理论知识

要成为人工智能领域，尤其是机器学习方向的程序员必须有一定的数学和算法基础，尽管各类框架使得现在的机器学习编程变得越来越简单，表面上可以不用在意太多的数学和算法细节，但实际上，即使是针对工程应用，一定程度的数学和算法理解以及对应的思维方式，能够在解决问题以及选择模型套用时提供许多的帮助。相关的知识理论基础包括：高等数学基础、统计学基础、线性代数、数值计算方法、运筹学。

当然，如果不打算进行特别深入的研究和扩展，以上内容并不需要都精通，但至少需要保持在知晓且能够形象化理解的范围内，只有在掌握这些基础的前提下，理解人工智能和机器学习相关的知识才能更加轻松顺利。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架微♥信：2028979958 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

2. 相关基础工具的学习和应用

熟练掌握基础理论的同时，还要掌握相应的编程语言。目前机器学习最为普遍的语言是Python，大多数主流机器学习框架已经提供了Python接口。Python语法简单，上手较为容易，同时有较强的语言表达能力，又很容易与其他语言的项目进行交互，这些特点使之成为了在机器学习领域必学的编程工具之一。关于如何学好Python 。另外还必须掌握像Jupyter notebook这些常用的开发辅助工具。

在Python中有大量的机器学习相关框架、数学工具和数据处理工具，在这里针对性地推荐一些入门级的关键工具。

① numpy、scipy、matplotlib（Python进行科学计算时常用的一些基本工具）

numpy中包含对矩阵（含高阶矩阵）等内容的计算和变换；几乎所有Python上的数据及机器学习处理框架均提供了numpy的ndarray形式的数据交换接口；

scipy中包含更复杂一点的计算模型，诸如傅里叶变换、滤波器等；

matplotlib则是与之配合紧密的绘图库，能够提供较好的可视化功能。

② pandas

pandas是一个以数据表形式组织和操作数据，并能够方便地结合numpy、matplotlib进行统计、运算和可视化的工具包。

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