每当你在网上购物或者搜索信息时，你都在与一种形式的人工智能(AI)进行交互。人工智能的应用无处不在，而且只会不断增长。从工厂工人到服务员再到工程师，人工智能迅速影响着工作。学习人工智能可以帮助你了解技术如何通过产品和服务改善我们的生活。
学习人工智能并不一定困难，但确实需要对数学和统计学有基本的理解。在这篇指南中，我们将带布里斯托大学留学生了解如何学好人工智能课程。
人工智能是利用计算机系统等机器模拟人类智能和任务执行过程的过程。任务可能包括识别模式、做出决策、经验性学习和自然语言处理(NLP)。人工智能被应用于许多技术驱动的行业，如医疗保健、金融和交通运输。学习人工智能变得越来越重要，因为它是一项革命性的技术，正在改变我们生活、工作和相互交流的方式。随着世界各行各业的组织收集大数据，人工智能帮助我们理解这一切。
1.掌握必备技能
在开始你的学习之旅之前，你需要在以下领域建立一定的基础。这些技能为学习复杂的人工智能技能和工具奠定了基础。
基本统计学：当你对统计学和数据解释有牢固的掌握时，学习人工智能技能就会变得更容易。你需要了解统计显著性、回归、分布和可能性等概念，这些都在人工智能应用中起着重要作用。
基本数学：理解人工智能，尤其是机器学习和深度学习，依赖于对数学概念如微积分、概率和线性代数的了解。这些经常出现在人工智能算法和模型中。
好奇心和适应性：人工智能是复杂且快速发展的，因此需要不断跟上新技术和工具。那些希望从事人工智能职业的人应该有一种对学习无止境的渴望和解决问题的适应性思维。
你需要学习这些先决技能的深度取决于你的职业目标。一个有抱负的人工智能工程师肯定需要掌握这些技能，而一个想要扩展技能的数据分析师可以从人工智能的入门课程开始。
如果你已经对统计学和数学有基本的了解，并且愿意学习，那么你可以进入第二步。
2.开始学习人工智能技能
一旦你掌握了必备条件，让我们深入了解你在人工智能方面所需要的基本技能。如果你想深入了解这些基本技能，那么你可以让HighMark的课程辅导老师为你服务。
编程：懂得编程对于实施人工智能应用至关重要，因为你可以开发人工智能算法和模型，操纵数据，并使用人工智能程序。Python是较为流行的语言之一，因为它简单易学且适应性强，R是另一个受欢迎的语言，还有很多其他语言，如Java和C++。
数据结构：数据结构是一种专门的格式，用于组织、存储、检索和操纵数据。了解不同类型的数据结构，如树、列表和数组，对于编写能转化为复杂人工智能算法和模型的代码是必要的。
数据科学：数据科学涵盖了各种工具和算法，用于在原始数据中找到模式。数据科学家对产品或服务用户有深刻的理解，以及从大量数据中提取洞察的全面过程。人工智能专业人员需要了解数据科学，以便能够提供正确的算法。
机器学习：这个受欢迎的人工智能子集很重要，因为它为我们今天的许多产品和服务提供动力。机器通过数据学习以进行预测并提高产品性能。人工智能专业人员需要了解不同的算法、它们的工作原理以及何时应用它们。
深度学习：深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来理解数据中的模式。它通常用于最先进的人工智能应用，例如自动驾驶汽车。
3.熟悉人工智能工具和程序
除了建立你的人工智能技能外，你还需要知道如何使用人工智能工具和程序，比如库和框架，这些在你的人工智能学习过程中至关重要。在选择合适的人工智能工具时，最好熟悉它们与哪些编程语言相匹配，因为许多工具依赖于所使用的语言。
以下是一些专门用于Python的流行工具和库：
NumPy
Scikit-learn
Pandas
Tensorflow
Seaborn
Theano
Keras
PyTorch
Matplotlib
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