人工智能如何学习

人工智能已经成为越来越受欢迎的方向.越来越多的人想走向人工智能的方向，那么人工智能如何学习呢？

1.学习或回忆一些数学知识

因为计算机能做的只是计算，人工智能更多的是数学问题[1].我们的目标是训练模型，用这个模型进行一系列的预测.因此，我们将与培训过程相关的过程抽象为数学函数:首先，我们需要定义网络结构，这相当于定义线性非线性函数.然后，设定优化目标，即定义损失函数.

训练的过程是解决最佳解决和次优解决的过程.在这个过程中，我们需要掌握一些基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识，只要学会了就是最好的，没学过也没关系，只要知道原理和流程就可以，感兴趣的读者可以涉猎一些导读证书.

2.掌握古典机器学习理论和基本算法

这些基本算法包括向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、相关分析、人工神经网络和BP算法、PCA、拟合和正则化等.[2]

本书《实战篇》第八章至第十三章的例子中，也有贯穿这些算法知识的例子，保证读者能够用它写出小型的TensorFlow程序.

3.掌握编程工具(语言)

Python语言是一种讲解型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言.Python是许多新入门的程序员的入门编程语言，也是许多老程序员后来必须掌握的编程语言.我们必须重点把握使用线性代数库和矩阵的操作.特别是Numpy、Pandas第三方库，还必须尝试sklearn等机器学习的库.这对直接手写TensorFlow程序有很大帮助.

一些工业和学术领域的读者可能擅长MATLAB或R，但实现算法的思想与Python相似.