网上有关“人工智能给学习带来的好处 ”话题很是火热 ，小编也是针对人工智能给学习带来的好处寻找了一些与之相关的一些信息进行分析 ，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
提高学习效率 、实现个性化学习 。
1 、提高学习效率：人工智能可以个性化教学，根据学生的学习方法和水平来定制教育内容 ，通过自适应学习 ，实时反馈，自动化管理等功能 ，提高学习效率 。
2、实现个性化学习：人工智能可以根据学生的个性化需求和学习风格来定制学习内容和方式 ，从而更好地满足学生的需求，提高学习效果。
人工智能虽然经过了60多年的发展 ，期间也有众多著名科学家的参与 ，但是目前人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关 ，所以目前人工智能领域更关注中高端人才。
要想系统的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识 ，另一方面还需要通过具体的岗位实践(课题研发)来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善 ，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择 。
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
一、编程语言
编程语言是学习人工智能的基础内容之一 ，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验 。推荐学习python语言，一方面原因是python语言简单易学，实验环境也易于搭建 ，另一方面原因是python语言有丰富的库支持。目前python语言在人工智能领域有广泛的应用 ，包括机器学习 、自然语言处理和计算机视觉等方向 。
二 、算法设计基础
目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示 、自动推理 、机器学习、计算机视觉和机器人学 ，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计 ，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在 。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归 、概率分析和随机算法 、堆排序、快速排序 、线性时间排序 、二叉树搜索、图算法等内容。
三 、人工智能基础
人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙 ，人工智能基础内容包括人工智能发展史 、智能体、问题求解、推理与规划 、不确定知识与推理 、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分 。
在完成以上内容的学习之后 ，最好能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程 。
随着大数据的发展 ，人工智能也进入了一个全新的发展时代 ，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
人工智能学习最佳途径：
1 、寻找一些免费的书籍
寻找一些免费的ai书籍作为自己学习人工智能的开始 ，是正确的做法 。peter norvig和stuart j. russell所著的《artificial intelligence: a modern approach》一书就很不错 。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法(专家系统 、深度优先和广度优先搜索、知识表示等) ，而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人 ， ian goodfellow 、yoshua bengio和aaron courville 所写的《深度学习》(自适应计算和机器学习系列)一书是不错的选择 。此外 ，可以看看《logic for computer science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑 ，并强调了求解证明的算法方法 。
2 、熟悉python ，数学知识
第一步：你需要掌握一门人工智能领域常用的编程语言，python或者r语言都可以 ，掌握其中一种即可;我个人推荐你学习python语言 ，因为python很火，功能强大。在这里你只需要花一周的时间把python基础掌握牢固即可 ，如怎么样定义变量、怎么样操作元组 、怎么样自定义函数等;
第二步：你需要补习数学知识 ，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透 ，从基础的数据分析 、线性代数及矩阵等等入门 ，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑 ，为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中 ，理解公式的原理和应用，以及公式的推导过程 ，帮助各种神经网络的参数调整 ，才能灵活运用创造新的算法模型 。
3、机器学习
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看coursera的andrew ng机器学习课程 。它解释了基本概念 ，并让你很好地理解最重要的算法。
(1)有关ml算法的简要概述 ，查看这个tutsplus课程?machine learning distilled? 。
(2)?programming collective intelligence?这本书是一个很好的资源，可以学习ml 算法在python中的实际实现 。 它需要你通过许多实践项目 ，涵盖所有必要的基础。
这些不错的资源你可能也感兴趣:
(1)perer norvig 的udacity course on ml(ml udacity 课程)
(2)tom mitchell 在卡梅隆大学教授的 another course on ml(另一门ml课程)
(3)youtube上的机器学习教程 mathematicalmonk
4 、计算机科学
要掌握ai ，你要熟悉计算机科学和编程 。
如果你刚刚开始，我建议阅读 dive into python 3 (深入python 3)这本书 ，你在python编程中所需要的大部分知识都会提到 。
要更深入地了解计算机编程的本质 - 看这个经典的 mit course (mit课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程 ，基于 cs -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一 。
关于“人工智能给学习带来的好处 ”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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