想自学人工智能编程,怎么入门？
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：
第一：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。
第二：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。
第三：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。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
随着人工智能平台的陆续开放，当今社会已经进入到了智能化时代，未来大量的智能体将陆续走进生产环境和生活环境，所以除了专业技术人员之外，普通人掌握一定的人工智能知识是有必要的。
从当前人工智能技术的应用情况来看，基于人工智能平台进行各种应用开发会带来大量的创新，而且这种开发本身也并不复杂，技术门槛也相对比较低。对于初学者来说，要想自学人工智能编程，可以按照以下几个步骤来学习：
第一：学习编程语言。人工智能开发需要具有扎实的编程基础，目前Python语言在人工智能开发领域有比较广泛的应用，而且Python语言简单易学，完全可以通过自学来掌握。在学习完Python的基本语法之后，可以继续学习一下机器学习知识，而且在学习机器学习的过程中，也会进一步巩固Python开发知识。
第二：学习人工智能平台。初学者借助于人工智能平台来进行智能化应用开发是比较现实的选择，而且在产业互联网时代，大量的行业智能化应用都会基于人工智能平台来完成。目前人工智能平台往往都是基于计算机视觉和自然语言处理打造的，相关技术也形成了大量的落地应用案例，所以学习起来也会比较顺利。
第三：实践。智能化开发的实践过程通常需要在实习岗位上来完成，一方面智能化开发通常需要一定的场景支撑（数据中心等），另一方面智能化开发涉及到的环节也比较多。目前大型科技公司的实习岗位还是比较多的，通过这些实习岗位的锻炼能够全面提升自身的开发能力。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
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,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) 。
