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首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
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教学质量好的人工智能培训要学多久？
时间： 17:25
发布：达内-鲍玉菲
来源：达内新闻
据统计，在不久的将来，人工智能人才缺口将达到500万，人工智能和大数据作为两大热门方向，吸引了很多人，现在有很多人想要转入人工智能行业发展，但是不知道要学多久，毕竟对于很多人来说，平时并没有太多的空闲时间来学习。
今天就专门整理了一份人工智能培训需要多久的内容，分享给大家。
一般来说，决定人工智能培训时间长短的主要有课程内容、班型这两大部分。
首先课程这边，目前人工智能的课程制定没有统一的标准，因此不同机构的课程内容是由差别的，有的课程内容多，有的课程内容少，有的课程内容复杂，有的简单，自然学习起来所需要的时间也是不一样的。一般来说，课程比较齐，对于一个零基础的学员来学习的话，要学习5个月左右的时间才能够真正的掌握。
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而针对学习者的基础不同，分为脱产班和周末班两种，脱产班就是针对零基础的学员，从，一直学习将近5个月左右的时间，而周末班主要针对的是已经有相关的开发经验的人群，他们主要是利用周末的时间进行学习，虽然他们实际用于学习的时间并不长，因为只是利用空闲时间学习，所以学完的时间还是挺长的。
上面就是对于人工智能要培训多久的回答。下面我们一起来看看人工智能培训哪家好？
判断一家人工智能培训好不好，主要从品牌、课程、就业以及免费考察试听这四个部分。
一般来说，比较好的人工智能培训，一般都有一定的名气，基本都是一些比较大的品牌，因为品牌的积累是需要时间的，从品牌有没有一定的知名度可以间接的了解这家培训机构的实力。如果是小机构，刚成立不久的，一般来说实力肯定是没有老品牌的好。
我们在寻找一个比较好的人工智能培训机构的时候，要先了解下它的课程内容是否齐，课程内容是否是比较新的，一般人工智能课程内容包含python基础，网络爬虫，数据库，pandas、深度学习算法，机器学习算法等，其中还要完成多个人工智能的项目，这样的是比较齐的，通过查看使用的开发工具的版本，可以间接判断课程内容是否比较新，只有课程内容比较齐，课程比较新的人工智能培训才算是比较好的。
人工智能培训好不好，看就业就够了，跟你签订就业协议的，能够保障就业的，这样的肯定是比较靠谱的。所以如果在选择的时候，多关注下就业是有必要的。
想要寻找一家靠谱的人工智能培训机构，提供免费试听是一个重要的因素。一般来说只有教学水平比较高的人工智能人工智能培训机构，才能够提供免费试听，反过来说，如果一个机构对所有人都提供免费试听的服务，那么这家必然是不错的。
今天我们给大家解答了关于人工智能培训要学多久，人工智能培训哪家好这两个问题，想要了解更多的人工智能培训相关的信息，可以去广州达内官做进一步的了解
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转自数据派THU
ID：DatapiTHU
作者：Shival Gupta
翻译：王瑞玺
本文长度为2500字，建议阅读5分钟
Shival Gupta，Yodlee高级软件工程师，同时处于创业阶段。 作者在本文中分享了自己初入人工智能领域两个月来学习经历。 其中包含很多学习AI的方法和关键步骤，以及一些很有用的学习资源。作者还谈到了AI的一些基本用途以及发展趋势。
当今时代，每个人都很忙。生活和职场中有太多的事情等着我们去做。 而更重要的是，一个叫AI（Artificial Intelligence: 人工智能）的东西正在展翅， 你会发现你所拥有的技能在未来两年里会变得越来越过时。
当我关掉我的初创公司Zeading时，我徒然惊醒，感觉到自己似乎忽略了一个非常重要的东西：
一个全栈开发者所拥有的能力已经不足以赶上时代的步伐。在未来的两年里，不具备AI不能被称之为全栈。
是时候采取行动了。唯一的方式就是，我得把我的那些开发人员的技能、产品经理的方法论以及企业家的经营哲学统统升级到数据导向的才行。
风险投资家、AI和金融科技的思想领导者Spiros Margaris对我说过一段非常具有说服力的话：
“如果创业者和企业们把AI和机器学习当作一种竞争优势的话是不够的。AI不是一种优势，而是一件装备。你听说过哪个企业把电力当作一种竞争优势吗？”
建立我的第一个神经元网络
大多数建议是注册参加吴恩达（Andrew Ng）在Cousera开设的课程。 它确实是一个很好的入门课程，但我发现我常常看着看着就睡着了。因为我个人更喜欢在实践中学习，所以有时候不能在观看视频时保持长时间的注意力集中。
我并没有走捷径直接跳到神经元网络那一章，而是尝试理解熟悉这个领域，这样我才能学会使用这门“语言”。
第一不是学习，而是理解。
基于我Java和Nodejs的背景，我并不想即刻转换编程方式。于是，我找了一个叫做nn的神经网络模块，并用它建立了一个 有虚拟变量的与门（AND gate）模型。 受教程启发，我把问题定义为：对于任意三个输入项X,Y,Z, 输出项为X AND Y。
满满的成就感！在我个人看来，这就是是建立信心最重要的一步。 当输出闪烁为0.9971时，我意识到我的神经元网络学会了如何做与运算 (AND operation)，并且能够自动忽略多余的输入项。
机器学习的最基本的要领就是：给程序输入一组原始数据作为学习数据（learning data），程序通过对原始数据的观察获得对类似新数据在一定程度上的认知能力，并且在学习过程中通过优化算法调整其内部的参数（parameter），以此逐步降低辨别新数据时的错误率。
其中最常用的一种优化算法 ，正如我后来所知道的， 为梯度下降法（gradient descent）。
梯度下降（图片为作者所选取，出自
Sebastian Raschka：https://sebastianraschka.com/faq/docs/closed-form-vs-gd.html）
用AI填充我的大脑
当我作成我的第一个AI程序之后，我无比的自信。作为开发人员，我想知道我可以用机器学习再做些什么事情。
我解决了几个监督学习问题，比如回归和分类。
我使用非常有限的数据和多元线性回归模型尝试预测哪只支队伍会赢得IPL棒球比赛。（预测结果很差，但这项任务本身很酷。）
我尝试了在谷歌云端上的关于机器学习的各类展示，想了解如今AI的一些用途。（谷歌把它作为SAAS云服务这个主意很不错。）
我偶然发现了AI Playbook。 它是风投公司Andreessen-Horowitz提供的AI方面的资源。 对于开发人员和企业家来说，它确实是最好的上手资料之一。
我开始在Youtube上观看SirajRawal的频道，它以深度学习（Deep Learning）为重点。
我阅读了Hacker Noon论坛上关于NotHotdog (识别热狗) App在硅谷的开发过程。一个非常容易实现的深度学习实例。
我读了特斯拉AI部门的总监，Andrej Karpathy的博客。一开始我很难理解所有的内容，看的非常头痛。但是，当我自己在学习AI的历程中尝试了很多东西之后，我渐渐能理解他博客上所写的这些概念了。
我勇敢地开始逐字逐行的码一些AI教程上的练习，并且运行我的代码，来试图训练出这些模型。但大多数时候，结果都不是很理想。因为这些模型需要很多的运算资源，而我的GPU太差了。
我所使用的工具逐渐从Java变成了Python。此外，我还在我的电脑上装了Tensorflow。
整个学习过程比较被动，我需要把这些知识在大脑中建立索引，这样我就可以在面临一个真实消费者问题的时候懂得如何运用它们。
就像史蒂夫.乔布斯（Steve Jobs）所说的那样：
暮然回首，路上的点点滴滴才会相链。
搭上聊天机器人的列车
作为电影“她”的脑残粉，我必须建立一个聊天机器人。我接受了这个挑战，并花了不到两个小时用Tensorflow作了一个。 我在几天前发表的一篇文章中记录了这个过程以及聊天机器人的商业用途。
非常幸运的是，这篇文章火了，并且被TechInAsia，CodeMentor以及KDNuggets等知名网站转载。对于我来说，这是一个伟大的时刻，因为我才刚刚加入到科技博客中。 我甚至可以把这篇文章当作我学习AI历程上的一个丰碑。
它让我在Twitter和LinkedIn上收获了很多朋友。 我可以和他们一起长期并深入地讨论AI的发展和用途，甚至当我陷入困境时，可以在上面找到帮助。 我得到了几个咨询项目的提议，而让我非常自豪的是，很多年轻的开发人员和AI初学者们开始问我如何开始学习AI。 这也是我会发表本篇文章的原因。我希望更多的人可以从我的历程中找到他们自己的路。
开始，是每段历程中最富有挑战性的一步。
放弃Java对于我来说是非常艰难的一步。我几乎是一夜之间转用Python，并学会如何用它来写代码。当我在i7处理器上没法训练我的模型，或者是训练了几个小时后结果却是五五开时，我真的难受的不行。学习AI和学习Web应用框架还是有区别的。
这是一种技巧，需要在计算的微观层次上了解正在发生的事情，并且能够找出对输出影响最大的那个点 —— 是在你的代码中，还是在你的数据里。
AI不只是一个简单的定义，而是一个雨伞术语（Umbrella term），包含了从简单的回归问题到有朝一日能杀死我们的杀手机器人。就像你所踏入的每个行业一样，你希望从AI中找到属于你的那一部分，比如计算机视觉，自然语言处理，甚至是统治世界。
在一次与（AI、金融科技和加密技术领军企业）Atlantis Capital 公司的Gaurav Sharma交谈的过程中，他向我倾诉：
“在人工智能的时代， “聪明”的定义完全不同。我们需要人们表现出更高层次的批判性、创造性和思考能力，以及需要高情感投入的工作。”
你需要痴迷于计算机是如何具备自学习能力的这个问题。耐性和好奇心是你能够坚持下去的基本属性。
这是一个漫长的旅程，很累、很伤脑筋、特别是很花时间。
幸运的是，就像所有的旅程一样，这一个也将从第一步开始。
原文标题：
How I started with learning AI in the last 2 months
Beginning with the most important skill of the 21st century
原文地址：
https://hackernoon.com/how-i-started-with-learning-ai-in-the-last-2-months-251d19b23597
编辑：王璇
校对：冯羽
王瑞玺，德国巴登-符腾堡州斯图加特大学Engineering Cybernetics硕士生。主修控制论，主要包括系统理论，模型建立与优化，以及控制工程。 选修方向为人工智能与机器人学。 希望参与到THU数据派的工作中，结实更多志同道合的朋友，进一步了解各方面与数据科学相关的知识，并提高语言能力。
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今日搜狐热点人工智能学习一般要多久,人工智能要学习哪些内容
最近有不少朋友咨询我，人工智能学习要多久，要学习哪些内容等问题。他们看到了人工智能的前景，都想转入人工智能行业发展。
这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去培训人工智能。
考虑到很多人对于人工智能学习多长时间都有疑问，这边就专门给大家介绍下关于人工智能学习周期以主要学习的内容。
首先我们来说一下人工智能学习要多长时间
基础不同，学习人工智能的时间也是不同的
零基础学员人工智能学习周期一般在五个月左右。零基础学员没有计算机编程能力也没有相关开发经验，所以要从最基本的python编程语言开始学习，python因为其功能强大，应用广泛，同时有很多的现成的人工智能，机器学习相关的资源，因此选择python作为人工智能学习的基础，学习起来并不是很困难，一个月左右就可以胜任。零基础学员学习了编程之后，具备一定的人工智能基础和学习能力之后就可以开始学习人工智能相关课程了。
如果你有对应的计算机编程或者有过相关的开发经验，然后来学习人工智能，那么难度上会小很多，而且根据个人的情况，可以考虑直接跳过基础部分内容的学习，直接开始学习后面中级和高级部分的课程，这样一来，你的学习所需要的时间就会缩短。
目前人工智能学习不仅仅线下学习一种方式，还有网上远程学习以及直接购买人工智能视频自学等几种方式，这几种学习所需要的时间也不一样，下面分别说明每种方式的人工智能学习需要多久。线下面授是这几种授课方式中时间最长的，要5个月左右；网络远程的时间主要是利用业余时间学习，多为晚上，时间自然比较长，一般需要半年到一年的左右的时间；最后对于购买人工智能视频自学，这种方式主要还是要看学习者的自律能力以及学习能力，不过一般来说，最起码要半年以上，而且很多人半途就会放弃，最终能成功学会的人基本没几个。从这几个方式来说，对于大多数人还是直接选择线下面对面这种学习方式来的靠谱，一般通过5个月学习，进入工作中快速的积累项目经验，是一个不错的方式。
而费用两万左右的人工智能，课程、教学、就业等等各个方面都比较完善，学员需要学习5个月左右的时间，才能够完全掌握人工智能的技能，胜任人工智能工程师的工作，才能够顺利的就业。
所以在选择人工智能机构的时候，不要贪便宜，尽可能选择费用在市场正常范围，培训时间5个月左右的机构，这样的是比较靠谱的。
下面我们再来看下人工智能的学习内容
这边以光环大数据的人工智能课程为例
课程阶段一：Python基础
课程阶段二：Python进阶
课程阶段三：数据库实战开发
课程阶段四：web前端开发
课程阶段五：Python爬虫开发
课程阶段六：Django框架
课程阶段七：云计算平台
课程阶段八：数据分析
课程阶段九：人工智能
其中每一个学习阶段结束，还有两个项目内容，上面这些学习内容都是根据招聘企业对于人工智能人才的技能要求而整理出来的，目前如果能够掌握上面的这些内容，找一份人工智能的工作还是比较容易的。
上面我们给大家介绍了人工智能学习多久以及人工智能学习内容，想要了解更多的人工智能的信息，可以去光环大数据官网(hadoop.aura.cn)了解，里面有很多人工智能的相关资料。
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