各位网友好，小编关注的话题，就是关于做个人工智能的问题，为大家整理了3个问题做个人工智能的解答内容来自网络整理。

制作人工智能需要哪些步骤

具体步骤如下： 需要准备的材料分别是：电脑、AI

1、首先打开需要编辑的AI文件，进入到编辑页面中。

2、然后点击打开主菜单栏效果中的“风格化”。

3、然后在弹出来的窗口中点击选择“投影”。

4、然后在弹出来的窗口中根据想要的效果进行设置，回车确定。

5、然后就完成了。

一个对人工智能毫无了解的计算机应用专业人士，自学人工智能的话，可行吗

毫无疑问，这是可以的。既然是专业人士，人工智能也是非常容易入门的，尤其是计算机专业人士老鸟了。多看书，多实践，就可以胜任人工智能的工作了。

之前听教java的大拿老师说，想当年2000年左右，那些需要java的企业，你只要会java的helloworld就立马收了你。

尽管新出的技术都是这样，但还是要愿君多钻研！

如果想深入学习，需要复习一下数学，包括高等数学，概率统计，线性代数，其中线性代数需要比本科稍微深一点，要涉及一些矩阵的微积分，用来推导模型极值的表达式，概率方面主要是几个基本的分布和他们的共轭分布，正态分布，二项分布之类的，性质要比较熟，因为模式识别与一般的经典程序的差别在于，模式识别中通常认为样本数据的概率密度才是数据本体，比如一个有高斯噪声的正弦信号，经典程序通常认为正弦波是本体，高斯噪声是叠加在信号上的随机噪声，但模式识别中刚好相反，我们通常认为高斯噪声的分布是本体，带杂波的信号实际上是整个噪声在波动，简单点说，经典程序这样表达y=sinθ+et，et代表噪声。模式识别这样表达y=N(sinθ, β^-1)。如上，金典程序通常认为输出应该是一个具体的值，而模式识别则认为输出应该是一个概率分布，事实上不只是输出，输入，似然甚至期望方差都是概率分布，在顺序学习中后验概率会被当成下一次运算的先验导入。

至于编程语言之类的不用太在意，基本上只要是有实数加减乘除幂运算三角函数的都可以，最好有完善图形库的，有的时候需要粗略看一下运行效果，其实我觉得js就行了，只要你确信你推倒出来的公式可以达到预期效果，用别的语言很快就能弄出来。

人工智能还能自学？除非你是爱因斯坦那样的天才。

想深入人工智能行业首先你要去相应企业去实习，实践出真知，现在各种培训都是变着花样收钱，真正交的东西很少，如果你的计算机能力很出众可以尝试去大公司申请一个人工智能的实习岗，在工作中慢慢摸索，跟前辈学习这样效果是最快的。

另一个办法就是去国外深造人工智能，国外人工智能发展的比较出色，做一些项目实战，积累经验。

人工智能是一个综合学科，而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。

一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。

人工智能还是偏向技术驱动的领域，无论从事开发还是产品，关键看两点，第一：良好的数学基础，人工智能技术语音识别、图像识别、自然语言处理等都是建立在深度学习的基础之上的，而深度学习依赖的算法模型以神经网络为主，如果没有良好的数学基础，基本上就是一脑袋浆糊；第二：代码基础，自己动手调试程序，是学习一切以技术为主的领域最好和最快的途径。正在整理相关的内容，写了系列博文，可以关注一下：

21天实战人工智能系列：人工智能产品经理最佳实践（2）

建议不要自学，你可以在淘宝花几块钱买一点***看，如果你能负担的起上万的学费，可以报培训班，大家都知道人工智能需要数学，但是并不是让你把高等数学重新学一遍，这样代价很大，人工智能涉及这些知识：数学;python;python的库:如numpy,pandas,matplotlib;机器学习；深度学习等，每一都非常深，如果看书自学，不能掌握深浅，容易迷失

自己如何制作一个人工智能

要创造属于自己的人工智能，需要掌握相关的编程技能和算法知识。

首先，需要选择一种编程语言，如Python、Java等，然后学习人工智能相关的算法，如机器学习、深度学习等。

接着，需要收集和整理数据，为人工智能提供训练和学习的材料。

在数据准备好后，可以使用机器学习框架，如TensorFlow、Keras等，进行模型的训练和优化。

最后，可以将训练好的模型部署到云端或本地设备上，实现人工智能的应用。

需要注意的是，人工智能的开发需要耗费大量的时间和精力，需要不断地学习和实践，才能取得良好的效果。

同时，还需要遵守相关的法律法规和伦理道德，确保人工智能的应用不会对社会和个人造成负面影响。

到此，大家对做个人工智能的解答时否满意，希望做个人工智能的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。