想自学人工智能编程,怎么入门
hui30.comIT学习主要学习什么
It涉及的东西非常多，这里还有不同的方向，从问题来看，建议先学习基础知识，列几个方向
- 计算机原理
- 计算机网络
- 操作系统
- 软件设计
- 软件开发，各类不同语言，建议多了解不同的特点，专精一门，待到时机成熟，机会发现这些东西都可以融会贯通，学新的东西会非常轻松
- 软件测试，如果做测试可以学学测试的理论，不要小看测试，这个入门简单，精通太难
- 学习一些Linux基础知识，shell脚本，命令行等，虽然windows上可以做大量的开发测试等工作，像前端开发，也完全不需要Linux，但为了系统化，Linux的学习，我认为是个必选项
- 学习一些开源软件，对任何事物的理解都有一个过程。学习了一堆理论，一些基础的实操，没有复杂项目和系统的历练，其实不会有太深的感触，比如虚拟化相关的openstask ,流媒体相关的gstream，大数据相关的spark。尝试去理解设计和开发的初衷，理解他的使用场景，要解决的问题，不要太抠细节代码
如果这些东西都学的差不多了，那么可以朝着更加广阔的方向去看，人工智能，大数据，物联网，都有一些应用场景，开发框架，这些可能很早就开始陆续提出来的概念，随着时间的推移和技术的发展，逐步发展出来了一些框架，针对当前这个时代特定的一些或者一类问题，有完整的解决方案，要多思考如何解决问题，而不是某一段打开时怎么写的。
另外现在边缘计算也非常热门，可以多做了解。
做IT同样要有大局思维。
以上是从业8年的一些想法，现在已经不在做开发测试工作了，像解决方案规划和产品规划发展中，同样在学习，产品规划有很多方法论，这个层面就更高了。希望对你游泳，共勉。
1、单片机、嵌入式方向
2、网络编程：涉及到服务器程序、客户端开发、脚本设计等。
3、系统编程：基础API开发、桌面开发、系统程序开发、服务程序
4、图形学：3D、2D、图像识别、人脸识别
5、音频：语音识别、音频解码、音频软件
6、编译原理：编译器设计、脚本解释器、虚拟机、非自然语言翻译系统
7、应用层开发：利用高层语言去开发表层应用
8、安全：反工程、病毒、反病毒、木马、反木马、软件破解、软件加壳
附加方向：
8、人工智能：遗传算法、神经网络、灰色系统等等
9、游戏设计：各种游戏引擎设计以及业务逻辑设计等
10、数据结构：下面其他理论的基础。
操作系统原理：理解操作系统的架构和细节，你才能对以后关于多线程、文件管理、内存管理、指令优先级等有一个正确理解和运用。
编译原理：能够升华你对计算机编程语言的理解，对以后出现的各种编译、解释、兼容、移植、优化、并发与并行算法等有一个深入理解。
11、数据库系统原理：这个是进入公司都要会的，也是大型软件开发的基础。
IT是信息技术（Information Technology）的缩写，是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and CommunicationsTechnology, ICT）。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。主要是软件开发、软件销售、软件测试。
拓展资料：应用范围：信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。信息技术的应用包括计算机硬件和软件、网络和通讯技术、应用软件开发工具等。计算机和互联网普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、图像等）。
拓展资料：应用范围：信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。信息技术的应用包括计算机硬件和软件、网络和通讯技术、应用软件开发工具等。计算机和互联网普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、图像等）。
近几年，我国计算机行业发展迅猛，特别是在软件领域，各行业对于IT行业的存在着巨大的需求，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。初中毕业可以选择互联网行业，学习一门互联网技术，比如互联网应用技术工程师、VR智能家居创意设计师、全媒体运营师、4D动漫游戏设计师、人工智能应用工程师、VR传媒与电子竞技运营、VR动漫游戏与电子竞技运营、WEB前端工程师、VR影视动画设计师等等。
大数据 http://19.offcn.com/class-101235/?scode=wZuXLZ
java+大数据：http://19.offcn.com/class-101235/?scode=wZuXLZ python+web：http://19.offcn.com/class-101313/?scode=wZuXLZ 网络安全+Liunx云计算专场 http://19.offcn.com/class-101328/?scode=wZuXLZUI+unity+三维：http://19.offcn.com/class-101934/?scode=wZuXLZ 网络营销+软件测试：http://19.offcn.com/class-101341/?scode=wZuXLZ
想自学人工智能编程,怎么入门
首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……
所以，没有明确一个具体的方向。
编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。
但是，现在因为人工智能的火起来的python语言，就有很多人学习它，也有很多人说它语法简单，易学易上手，这个说法没错。也有人说它是新手学习最好的语言。确实，没有严谨的语法，可以说是“为所欲为”。JAVA写100行代码，它可能只需要写20行。
只不过，我还是说说我想说的主角吧！它是C语言，为什么是它的，因为你只有学会它，再学C++和JAVA就容易得多，可以说很快带你成为一名程序员。当然，不是绝对的。
而学习python也并非不可，只是它不同与C/C++和JAVA。学会以后，再回头看C，感觉不是一个世界的。
现在大学都是以C语言为专业基础语言，你不妨可以先从它下手。
希望这份答案能对你有帮助。
如果想学人工智能但又不知道该从何学起，未来职业发展规划，可以参考线上IT学习网站百战程序员的视频，人工智能预科阶段完全免费，介绍人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。快速理解人工智能能做什么，要做什么，并掌握KNN算法以及算法的代码实现。
GitHub上，有个新发布的深度学习教程，叫PracticalAI，今天刚刚被PyTorch官方推荐，已经收获2600多标星。
项目基于PyTorch，是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步，都有算法示例可以直接运行。
新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。
到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。
这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。
PracticalAI里面的内容，分为四个部分，并将持续更新：
基础 (Basics)，深度学习入门 (Deep Learning) ，深度学习高阶 (Advanced) ，以及具体应用 (Topics) 。注：此处非直译。
· 基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。
有了这些，可以走进深度学习的世界了。
· 深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。
· 深度学习高阶，会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ，以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。
· 最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外，还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ，商品推荐系统，预训练语言模型，多任务学习，强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例，写出自己的应用。
细心的小伙伴大概发现了，表格里的有些话题还没有加链接 (如上图) 。项目作者表示，这些部分很快就会更新了。
另外，表上还有没填满的格子，作者也欢迎大家前去添砖加瓦。
项目作者用了三点来描述这个项目：
那么如何上手？笔记本跑起来啊：
(步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。)
开始学吧，不然等到内容更新了，要学的就更多了。
项目传送门：https://github.com/GokuMohandas/practicalAI/
— 完 —
