这两年人工智能很火，很多朋友，尤其是那些以前有过点编程履历（比如会点前端Web开拓、C Sharp和Java开拓）的朋友都跃跃欲试，想自学点这方面的知识。

不求往后真的转行做专业的人工智能开拓程序员，只求能理解一些根本知识，能办理一些现实中的小问题，相信有类似想法的朋友很多。

——那么，如果想自学“人工智能”专业，该当如何入门呢？

对付很多有过一定编程开拓履历的朋友来说，这不是问题，大家肯定会想到买书，比如“21天精通XX”系列、“XX从入门到精通”和“XX指南”之类的书本，按照老例，人工智能和Python专业肯定也有类似的书本。

还有些朋友可能更加心急，想直接***一些Python、TensorFlow之类的PDF书本，迫不及待地想开始学习、敲出自己的“HelloWorld”代码案例等等。

这种心情是可以理解的，但是这种想法和做法是绝对缺点的，由于比较其它编程措辞和专业，学习人工智能专业，如果不是为了追求大略地自娱自乐，要能用于实战，乃至能以此去求职，其学习难度至少要赶过一个数量级。

最大的难点不在于学习Python措辞的本身，这个相对大略，重点在于学习人工智能要非常踏实的数学、统计和剖析方面的专业知识，数学根本要非常牢，此外，还要对硬件的底层非常熟习，由于人工智能项目是软硬件一体的。

以是，如果大家想学习人工智能专业，首先一定要摆正心态，不可贪多求快，急于求成，一定要循规蹈矩，先打好根本，欲速不达。

否则迟早会翻车，会碰到你理解不了、消化不了的问题，会碰着较大的瓶颈，终极很有可能会涌现“学习人工智能从入门到放弃”的结果。

学习人工智能，首先第一步要补课，要夯实理论根本。

人工智能是一个综合性很强的学科，须要有踏实的理论根本（尤其是数理知识）才能够深入理解其运用和发展。
大家可以通过学习干系书本、课程和在线教诲平台等办法，深入理解人工智能的历史、基本观点、算法事理和发展趋势等。

第二步才是学习Python开拓措辞。

Python是目前最盛行的人工智能编程措辞之一，也是最具有运用前景的措辞之一，学习Python措辞的基本语法和运用，节制它的数据类型、掌握构造和函数等知识，这些都是根本。

第三步要学习有关机器学习和深度学习的算法。

机器学习和深度学习是人工智能的核心和关键技能，机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等技能，深度学习则是一种基于多层神经网络的机器学习方法。

大家可以通过学习干系的书本、课程和实际敲代码实践等办法，举一反三，深入理解这些算法的事理和运用，节制其紧张的算法模型和运用处景。

这是非常具有难度，非常关键的一步，如果你的根本知识比较踏实，有一定的资质，那么学习起来会比较随意马虎，往后有从事专业人工智能开拓的潜力，相反，学习起来会比较困难，只能学个一知半解，只会依葫芦画瓢，很难登堂入室。

第四步便是实践和实操了。
在学习人工智能的过程中，须要进行实践来巩固所学习到的知识。
可以考试测验参加开源项目或者自主开拓一个相对大略、完全的人工智能运用项目，比如大略地语音识别、图像识别、自然措辞处理等。

通过项目实践，可以深入理解算法的运用和实现，提高对人工智能的实践能力和技能水平，才能终极交融贯通，灵巧利用。

然后，再逐步加深难度，参加更多、更繁芜的人工智能项目，不断积累履历，打通任督二脉。

第五点是一个建议，要多参加人工智能开拓社区的互动互换。

在学习人工智能的过程中，碰着困难或者自己理解不了的问题很常见，碰到这种情形，可以去参加干系的开拓社区和论坛，理解新的技能和运用，积累履历和资源，与其他人互换和分享，还可以不断扩大自己的视野和知识领域，学习其他人的履历。

上述步骤中的每一步都非常主要，环环相扣。
很多人不明白、不屑于做第一步，结果终极就卡在了第一步。
还有一些朋友编程履历相对较少，或者之前没有任何编程履历，相称于是小白要全新学习一步开门措辞，这样学习难度也很大，学不会Python，终极卡在了第二步。

强烈，不建议没有任何编程履历的纯小白朋友学习，如果真的想学，一定要个靠谱、正规的学习，从零开始，学好编程根本。

还有很多朋友根本不牢、资质有限，只能做类似Java中的“增编削查”当个码农，勾留卡在了第三步。
如果能到达第四步那就非常不随意马虎了，学得好的话，可以当人工智能项目的经理，架构师，如果资质有限，无法打破的话，终极也只能成为一个高等一点的码农。

总之，学习人工智能专业想登堂入室是非常有难度的，须要有相称的理科根本，须要长期积累和坚持不懈地努力，理论根本和开拓实践每一步都很主要，须要学习者有极大的耐心和毅力，只有这样才能真正有所成。