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　　英特尔和AMD的下一代处理器都将集成人工智能计算单元，英伟达的显卡就更不用说了，该公司一直处于人工智能研发和应用的前沿，未来其显卡所搭载的AI算力和功能只会越来越强。而即将于今年6月份发布的Windows 12操作系统，也将采用人工智能重构。

　　综上所述，2024年人工智能将从高端的科研机构、大型企业级应用开始向整个消费级计算机领域普及，整个消费级计算机也将被人工智能所彻底重构改变。

　　在这种背景下，学习人工智能开发正当其时，其应用前景和发展前途非常广阔，不少年轻朋友跃跃欲试。

　　但是客观来说，学习人工智能开发的门槛要高很多。在这之前，学习某种开发，往往约等于学习某种具体的开发语言。比如说学Web开发，就要学会Java，C#或者PHP语言，只要你学会掌握了这门语言，基本上就相当于学会了大半。

　　但是相比之下，人工智能截然不同，它是很多科学技术综合交织而衍生出来的一门边缘科学。比如利用人工智能来识别图片（包括数字，动物，人物，花卉等等），要涉及计算机图形学和统计分析等数学知识。

　　其具体思路是，从图片中抽取特征，然后与之前已经生成建立的模型进行对比，从而得出相似度最高的答案。

　　所以，如果你只单纯掌握了一门开发语言，是远远不够的，只有相关的知识都不存在短板，学习、开发人工智能才能得心应手，其难度和门槛要高很多，大家一定要有足够的心理准备。

　　那么，普通人到底应该如何学习人工智能？学习、进阶步骤是什么呢？以下是一些可供有志学习人工智能开发的朋友的参考建议。

　　学习人工智能需要掌握至少一种编程语言，这是最基础、最硬性的要求。Python是最常用的语言之一，所以如果你想深入学习，开发人工智能，必须熟练掌握Python语言。

　　对于有其他编程经验的朋友来说，学习Python语言要容易得多，相反，如果你完全没有任何编程基础，那么学习难度会比较大，要付出数倍的努力。

　　人工智能归根结底是一种算法，通过捕获一个片段，然后从生成的模型中匹配、找到最符合这个特征的某个集合。

　　所以，它本质上是一个数学问题，想学习人工智能数学基础知识必须要足够的扎实，这样你才可能深刻的理解相关算法。

　　具体来说，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等等，很多朋友的高等数学知识现在可能都已经彻底还给老师了，如果现在想学习人工智能，那么就必须要重新全部捡起来，而且还要尽量学得更深一点。

　　磨刀不误砍柴工，第一条和第二条是学习人工智能开发的基础，只有基本功扎实，学习以后学习起来才会比较轻松，否则会知其然，不知其所以然，学习起来会非常吃力。

　　机器学习和深度学习是人工智能的核心技术，学习机器学习需要了解各种算法和应用场景，而深度学习涉及神经网络等复杂模型。

　　这些都是后续进一步深入学习人工智能开发所必须掌握的重要基础，可以选择一个架构（比如TensorFlow）深入学习。

　　学习人工智能需要进行大量的实践，可以从一些经典的、有现成答案的学习案例着手，比如用人工智能识别手写字母或者数字，简单的动物、花草等等。然后再逐步加大难度，用自己已掌握的相关知识解决一些具体问题，进行大量实操。

　　人工智能涵盖的领域非常广，分支非常多，比如说可以做图形识别、语音识别（比如各种语音助手，天猫精灵）和智能驾驶等等，这些都是比较热门的发展方向。

　　一个人精通所有领域是比较困难的，所以建议你优先选择一个自己最感兴趣，最擅长的发展方向，当你初步掌握人工智能开发之后，你就要开始慎重思考这个问题，谨慎选择。

　　总的来说，对于数学基础知识薄弱、没有任何编程基础的朋友来说，自学人工智能开发的难度非常大，但也不是完全不能够克服、解决。

　　首先，你对自己要有一个客观的评估，搞清楚自己有哪些优势和短板，有针对性地补齐短板，然后要掌握科学的学习方法，循序渐进，还要有顽强的耐心和毅力。

　　俗话说“功夫不负有心人”，如果你能做到以上这几点，那么学会人工智能开发并不困难，前景十分广阔。

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