当前位置：首页 > 资讯 > 正文

零基础小白如何入门人工智能？

jy
资讯
2025-03-05
40

Part.1 人工智能知识那么多，从哪里学起？

人工智能已经成为这个时代的基础学科，ChatGPT 的横空出世更是推动 AI 技术走向通用化。要不要学人工智能已经不是问题，问题在于要如何学好它。

作为一门跨学科的技术领域，人工智能涵盖了计算机科学、统计学、数学等多个学科的知识。这往往会给初学者造成困惑，头绪看起来如此之多，究竟从哪里下手好呢？

《人工智能（第3版）》

豆瓣评分9.4，这本百科全书里面给到了全面的阐释。

学习人工智能可以分为三个层次：

·第一层是了解必要的数学与算法知识；

·第二层是掌握机器学习、人工神经网络，以及深度学习的原理，这是现代人工智能的核心领域；

·第三层是知悉人工智能的特定应用，例如自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。

作为科班学习者，掌握一门编程语言也是必须的，Python 是首选。因为它易学易用，而且 NumPy、Pandas、SciPy 和 TensorFlow 等第三方库提供了丰富的数据处理、科学计算和机器学习工具，因此 Python 也是人工智能领域最流行的编程语言。

我们先从数学与算法知识开始学习。

Part.2 打好基础：数学与算法知识

数学知识在人工智能领域起着基础和支撑的作用，它们提供了分析、建模和解决问题的数学工具和方法，因此第一步我们要通晓那些作为基石的数学知识。

概率论与统计学，概率论用于描述不确定性和随机性，而统计学则用于从数据中推断出模型和参数。

在机器学习和数据分析中，概率论和统计学被广泛应用于建模、预测、分类等任务。了解概率论和统计学的基本概念和方法，可以帮助我们理解和应用各种机器学习算法。

线性代数涉及矩阵、向量、线性方程组等概念，并提供了处理高维数据和空间变换的数学工具。在人工智能中，很多算法和模型都使用了矩阵运算和线性变换。

微积分是研究变化和极限的数学学科。在人工智能中，微积分用于描述和优化函数，例如在机器学习中，我们需要通过最小化损失函数来优化模型。此外，微积分还涉及到梯度计算、优化算法等重要概念，对于理解和实现机器学习算法非常关键。

除此之外，离散数学、图论、信息论等也与人工智能密切相关，可以进一步去学习。有一些基础算法也需要一并掌握，下面介绍两个重要搜索算法。

深度优先搜索（DFS）是一种通过遍历所有可能路径直到无法继续搜索，然后回溯到上一步继续搜索的算法。

DFS 通常用于图遍历和状态空间搜索，它的特点是能够在有限的内存空间中进行搜索。了解深度优先搜索算法可以帮助我们解决图相关问题和状态空间搜索问题。

广度优先搜索（BFS）是一种通过逐层扩展搜索的方式来寻找解的算法。

BFS 从起始节点开始，首先访问其邻居节点，然后依次访问邻居节点的邻居节点，以此类推，直到达到目标节点或遍历完整个图。BFS 通常用于寻找最短路径和图的连通性等问题。

有了数学和算法知识的基础，我们接下来探索人工智能的核心。

Part.3 现代人工智能的核心：机器学习与人工神经网络

自从 2016 年 DeepMind 公司研发的人机对弈程序 AlphaGo 战胜人类棋手之后，深度学习就成为人工智能研究的热门话题。但对于初学者来说，看到机器学习、人工神经网络、神经元、模型等术语时，极易陷入到困惑中。

其实深度学习是机器学习的一个分支，所以要捋清这些概念的关系，我们先从机器学习说起。

机器学习

早在上世纪五十年代，“机器学习”就和“人工智能”被一并提出。但由于当时的算力和数据量远不达到要求，因此机器学习并不被看好。直到互联网时代到来，拥有算力和数据优势的谷歌在机器学习技术的研发上才有了突破性进展。

机器学习的原理是通过算法和模型，从数据中学习模式，并根据学习到的模式做出预测或做出决策。机器学习的核心概念有监督学习、无监督学习、强化学习等，以及常见的算法和模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。

人工神经网络

人工神经网络是一种受生物神经系统启发而设计的计算模型，用于模拟人脑神经元之间的信息传递和处理过程。它由大量人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接权重进行相互连接，并且具有输入层、隐藏层和输出层等结构。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种应用比较广泛的人工神经网络。

CNN 适用于处理网格结构数据，如图像，以捕捉局部特征。而 RNN 适用于处理序列数据，如文本和语音，以建模时序信息。

深度学习

深度学习使用包含多个隐层的人工神经网络来学习数据的表示，CNN 和 RNN 就是它常用的神经网络结构。深度学习的关键是通过多层非线性变换来提取和转换数据的特征，从而实现对复杂模式和高维数据的学习与识别。

深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了许多突破性的成果，并且被广泛应用于各个领域。

掌握机器学习、人工神经网络、深度学习的概念和联系，我们就可以进一步探索人工智能的成功应用。

Part.4 人机交互革命：自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）的目标，是使计算机能够像人类一样理解和处理自然语言，包括语音和文本。这涉及到诸如文本分析、语音识别、语义理解、语言生成等技术和任务。

ChatGPT 就是一个典型的 NLP 应用，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，而GPT本身则是建立在 Transformer 架构之上，Transformer 是由谷歌提出来的，一种使用注意力机制来处理序列数据的架构。

在底层算法原理上，GPT 模型利用了 Transformer 的 encoder-decoder 结构。该模型的核心是多头自注意力机制（multi-head self-attention），它允许模型在处理输入序列时，能够并行地关注序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉文本中的长距离依赖关系。

GPT 模型还包括位置编码（positional encoding）以及前馈神经网络（feed-forward neural network）等组件，这些组件共同构成了 GPT 模型的基本结构。在训练过程中，GPT 模型通过大规模的文本语料库进行预训练，学习文本数据中的统计规律和语义信息。

在推理阶段，GPT 模型可以生成连贯、具有语义的文本输出，这使它非常适合用于对话系统、文本生成和其他自然语言处理任务。ChatGPT 则是针对对话生成任务进行了特定的微调和优化，以在对话交互场景中表现出色。

在打下了数学基础，并且掌握人工智能的核心概念之后，就能很快理解 GPT 技术的底层原理。如果想要深入学习人工智能知识以探索更多领域，则可以打开《人工智能（第3版）》，你想知道的人工智能基础知识都在这本书里。

Part.5 你要知道的人工智能知识全在这里

《人工智能（第3版）》是这一领域的经典著作，被誉为“人工智能的大百科全书”。这应该是每个小白进入人工智能世界要读的第一本书。

我们来看一下本书涵盖的内容：人工智能的历史、思维和智能之辩、图灵测试、搜索、博弈、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、自动规划、遗传算法、模糊控制、安全等。还介绍了一些新技术和应用，如机器人、高级计算机博弈等。

本书从基础知识到领域应用都有细致的介绍，与别的技术书不同，书中还有大量对于人工智能领域发展史上重要科研人员的介绍。

因为本书作者团队认为人工智能应当以人为本，他们提出：“人工智能是由人（people）、想法（idea）、方法（method）、机器（machine）和结果（outcome）等对象组成的。”

本书的三位作者都是人工智能方面的资深学者，在这一领域有着多年的深入研究和探索，为学界和业界培养了众多的人工智能专业人才。

史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci）

他拥有纽约市立大学研究生院的博士学位，在纽约城市学院教授计算机科学，在高性能计算和人工智能领域发表过多篇文章。

萨尔汗·M·穆萨（Sarhan M . Musa）

博士他在普雷里维尤农工大学（Prairie View A&M）作者，著有 Computational Nanophotonics（CRC Press）和 Finite Element Analysis（MLI）等多部图书。

丹尼·科佩克（Danny Kopec）（已故）

本书第 2 版的合著者，曾任教于布鲁克林学院，著有多部图书，还是一位国际象棋。

本书的翻译团队同样强大，领军人物是小米人工智能实验室主任、自然语言处理首席科学家王斌博士，在与王书鑫博士、王鹏鸣博士的共同努力下，为我们奉献了一部杰出的译作。

总结一下本书的特点：

·使用简单明了的语言和图表，使读者轻松地理解复杂的概念和算法；

·具有实用性，包含丰富的案例，涵盖了各种各样的应用场景，如计算机博弈游戏、医疗诊断等；

·可读性和趣味性，介绍多位人工智能领域的杰出人物，讲述他们的经历和对人工智能的贡献；

·丰富的配套资源，大量的习题，帮助读者复习知识，巩固基础。

人工智能零基础

本网信息来自于互联网，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将会在24小时内处理完毕，E-mail：xinmeigg88@163.com
本文链接：http://www.dbeile.cn/news/8438.html

上一篇
总数世界第一！我国44项世界非遗全名单来了

下一篇
袁兴：广西贺州瑶族服饰文化传承中的形态及设计转化