说说我自己的情况：我接触AI的时候，是在研一。那个时候AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石是大新闻，人工智能第一次出现我面前，当时就想搞清楚背后的原理以及这些技术有什么作用。
就开始找资料，看视频。随着了解的深入，对AI的兴趣就越大。这儿总结一些我学习的心得、学习路径以及资源，帮助大家快速入门，少走弯路。
在智能化时代，越来越多的人想要学习人工智能，提高自己的核心竞争力。
人工智能是什么？
人工智能（AI），是“Artificial Intelligence”的缩写。是一种人类创造出来的拥有才智的东西，让机器模拟人类的行为、思维，来处理人类面临的特定问题。
现阶段学习人工智能学什么？
AI展现出的能力越来越多，在某些方面的能力能媲美甚至超过人类。现在学习人工智能，在我看来可以分为两个方向：
一个是学习人工智能的原理，比如学习自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）；
二是学习AI的应用工具，比如现在很火的各种大模型。
现在有很多大模型，有聊天类的CHATGPT、claude、文心一言等，也有绘画类的MJ、SD,此外还有很多行业通用大模型。这些大模型将普通人和AI前沿技术之间的距离拉近了很多，大模型也是这次AI技术的主要内容。
大模型，也要给足够的准确的提示词。通过不断的学习，在这次AI技术中赚到更多的技术红利。
大家可以看看这一门专门讲AI大模型的公开课，公开课邀请了圈内技术大佬来解读前沿AI技术，通过两天的学习，让大家更加淡定面对AI技术。现在参加还可以领取AI大模型、免魔法就可以使用的AI工具，微信扫描下方二维码就可以参加：
学习方法
更多关于AI的学习，是想要学习AI的原理，然后拓展自己的技术面。下面这个图可以说明人工智能、机器学习、深度学习之间的关系，此外，还有一些其他的分支，比如计算机视觉、自然语言处理等。
整个AI的学习路径，推荐按着这个步骤来学习：
基础知识（统计学知识、概率论、编程语言、高数）——算法和策略（机器学习、深度学习）——基于自己的兴趣方法找到深耕方向（计算机视觉、自然语言处理等）
基础知识
高数
数学是AI 的基石，这些是理解各种算法的基础。学习AI需要学习的高数知识主要有：
函数、函数极限（无穷小与无穷大、极限的四则运算、导数）、可导和连续（导数的四则运算、复合函数求导法、高阶导数、偏导数）、微分、中值定理、泰勒展开式、不定积分、函数单调性与极值、曲线的凹凸与拐点等。
概率论和统计学知识
AI需要大量的数据和数学模型来分析和决策，统计学可以帮助AI快速来处理这些信息。下面来举一些学习AI必须知道的概率论和统计学知识：
1.了解随机变量的类型，并清楚随机事件的基本定义、随机变量的基本概念
2.掌握概率、概率密度的概念及其表示
3.会计算随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布
4.掌握先验概率、后验概率的基本概念及其计算方法
5.掌握随机变量的均值、方差、协方差、协方差矩阵、矩、相关系数的基本概念及其计算方法
6.掌握常见的随机变量的分布函数及其特征
7.掌握统计模型的参数估计的基本方法，重点掌握极大似然估计、最大后验概率估计等
8.理解假设检验的基本概念、作用，掌握进行假设检验的基本方法
9.理解多元统计分析与常规统计分析的区别、难点
10.掌握多元高斯随机变量的均值向量、方差矩阵、协方差矩阵、相关系数矩阵的推导
11.掌握随机过程的基本概念、作用及其统计描述
12.掌握马尔科夫链基本概念、作用及其统计描述
13.掌握马尔科夫随机场基本概念、作用及其统计描述
编程语言
AI的编程语言有很多中，不过推荐大家学习python，主要有三个原因：
1.python的语法相对来说比较简单，更适合零基础入门；
2.python有很多AI的库，这些库极大的方便了AI的学习；
3.在当前的市场上，python的使用面更广一些。
基础的python知识主要包括：基本数据类型、关键字、标识符和内置函数、运算符、语句。
算法和策略
在有了一定得基础后，就可以深入学习机器学习、深度学习了。
我在另一个如何学习机器学习得回答中详细介绍了机器学习的流程、机器学习应用方向、需要哪些知识等等，在这儿就不赘述了。大家可以看看我这个回答：
基于自己兴趣继续深入学习
了解机器学习、深度学习后，有了 算法基础，就可以根据自己的兴趣爱好做更专业的研究了，比如自然语言处理、计算机视觉等。
自然语言处理
自然语言处理属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。
目前各类的聊天类大模型都可以说是基于自然语言处理生成的。
计算机视觉
计算机视觉是指让计算机和系统能够从图像、视频和其它视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。
计算机视觉可以做很多事情，包括：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、目标追踪等。
优质资源
AI发展至今，也有很多优质的资源。总结了一些推荐给大家：
👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
👉获取方式：
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书籍
周志华《机器学习》
经典入门书籍，需要慢慢啃得一本书。
李航《统计学习方法》
《机器学习实战》
《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
《利用python进行数据分析》
《深度学习》
又被称为花书，深度学习领域最经典的畅销书。从浅入深介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展，帮助学习者全方位得了解深度学习。
此外，还有很多优质得资源，比如各大python数据库得官方文档，也还有很多优质得社区，比如**CSDN、GITHUB**等，在学习的过程中，都可以根据自己的需要找资料完善自己的知识体系。
最后还是要提醒大家的是，一定要多实战、多练习。只有实战出真知。
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最后还是要提醒大家的是，一定要多实战、多练习。只有实战出真知。
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