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首先， 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等；人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能；因此人工智能最重要的兩個因素是數據和算法。

其次，人工智能從實際應用上大致可分為兩個主要的方向即理論研究（算法、模型）和工程實踐（編程實現），如何系統學習？選擇編程語言至關重要，目前主要的AI框架 TensorFlow（c++，python）、Caffe（c++）、CNTK（c++）、Theano（python）、Keras（python）、Torch（c）、

http://Accord.NET

（c#）、Spark MLlib（Java、Scala、Python、R）、Sci-kit Learn（python）、MLPack（c++）、Deeplearning4j（java），可見python、c++的ai框架最多，但鑒于c++學習門檻較高而python在數據處理方面的優勢，建議編程語言選擇python，框架選擇google的 TensorFlow 。

再次，前面已經講到人工智能最重要的兩個因素是數據和算法，數據方面在工程實踐中可以由業務數據提供或自行通過網絡獲取，算法方面主要有決策樹、隨機森林算法、邏輯回歸、SVM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經網絡、馬爾可夫等，學習路線可參見附圖。為了更好的系統學習，推薦學習資源方面我從如下四個方面幫你推薦：

1.基礎學習

機器學習周志華

https://pan.baidu.com/s/1we2ISH1GCvXY1eyN5yreVA 提取碼 c3y5

艾伯特Python機器學習實踐指南[http://aibbt.com]

https://pan.baidu.com/s/1d0sQP8ZpIVDCuZ-Bif1MeQ

提取碼 07cf

2.視頻課程

吳恩達機器學習全套教學視頻

https://pan.baidu.com/s/1P6Po42x44zSzpWZchNbG3g

提取碼 m3rs

《明星Python教程》之深度學習基礎介紹-機器學習

https://pan.baidu.com/s/1gEA5DgPeh-dAEoNoXrFJug

提取碼 5tz6

3.網課資源

網易云課堂

1.人工智能數學基礎 http://163.lu/gQagm3

2.機器學習工程師 http://163.lu/PXXzQ3

3.機器學習工程師（實戰）

http://163.lu/W2hNm0

4.其他學習資源 諸如騰訊課堂、51Cto等上面都有很多學習課程。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能 系统学习简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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