每當你在網上購物或者搜索信息時，你都在與一種形式的人工智能(AI)進行交互。人工智能的應用無處不在，而且只會不斷增長。從工廠工人到服務員再到工程師，人工智能迅速影響著工作。學習人工智能可以幫助你了解技術如何通過產品和服務改善我們的生活。

學習人工智能并不一定困難，但確實需要對數學和統計學有基本的理解。在這篇指南中，我們將帶布里斯托大學留學生了解如何學好人工智能課程。

一、什么是人工智能?為什么你應該學習它?

人工智能是利用計算機系統等機器模擬人類智能和任務執行過程的過程。任務可能包括識別模式、做出決策、經驗性學習和自然語言處理(NLP)。人工智能被應用于許多技術驅動的行業，如醫療保健、金融和交通運輸。學習人工智能變得越來越重要，因為它是一項革命性的技術，正在改變我們生活、工作和相互交流的方式。隨著世界各行各業的組織收集大數據，人工智能幫助我們理解這一切。

二、如何學好人工智能課程?

1.掌握必備技能

在開始你的學習之旅之前，你需要在以下領域建立一定的基礎。這些技能為學習復雜的人工智能技能和工具奠定了基礎。

基本統計學：當你對統計學和數據解釋有牢固的掌握時，學習人工智能技能就會變得更容易。你需要了解統計顯著性、回歸、分布和可能性等概念，這些都在人工智能應用中起著重要作用。

基本數學：理解人工智能，尤其是機器學習和深度學習，依賴于對數學概念如微積分、概率和線性代數的了解。這些經常出現在人工智能算法和模型中。

好奇心和適應性：人工智能是復雜且快速發展的，因此需要不斷跟上新技術和工具。那些希望從事人工智能職業的人應該有一種對學習無止境的渴望和解決問題的適應性思維。

你需要學習這些先決技能的深度取決于你的職業目標。一個有抱負的人工智能工程師肯定需要掌握這些技能，而一個想要擴展技能的數據分析師可以從人工智能的入門課程開始。

如果你已經對統計學和數學有基本的了解，并且愿意學習，那么你可以進入第二步。

2.開始學習人工智能技能

一旦你掌握了必備條件，讓我們深入了解你在人工智能方面所需要的基本技能。如果你想深入了解這些基本技能，那么你可以讓HighMark的課程輔導老師為你服務。

編程：懂得編程對于實施人工智能應用至關重要，因為你可以開發人工智能算法和模型，操縱數據，并使用人工智能程序。Python是較為流行的語言之一，因為它簡單易學且適應性強，R是另一個受歡迎的語言，還有很多其他語言，如Java和C++。

數據結構：數據結構是一種專門的格式，用于組織、存儲、檢索和操縱數據。了解不同類型的數據結構，如樹、列表和數組，對于編寫能轉化為復雜人工智能算法和模型的代碼是必要的。

數據科學：數據科學涵蓋了各種工具和算法，用于在原始數據中找到模式。數據科學家對產品或服務用戶有深刻的理解，以及從大量數據中提取洞察的全面過程。人工智能專業人員需要了解數據科學，以便能夠提供正確的算法。

機器學習：這個受歡迎的人工智能子集很重要，因為它為我們今天的許多產品和服務提供動力。機器通過數據學習以進行預測并提高產品性能。人工智能專業人員需要了解不同的算法、它們的工作原理以及何時應用它們。

深度學習：深度學習是機器學習的一個子集，它使用多層神經網絡來理解數據中的模式。它通常用于最先進的人工智能應用，例如自動駕駛汽車。

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，你還需要知道如何使用人工智能工具和程序，比如庫和框架，這些在你的人工智能學習過程中至關重要。在選擇合適的人工智能工具時，最好熟悉它們與哪些編程語言相匹配，因為許多工具依賴于所使用的語言。

以下是一些專門用于Python的流行工具和庫：

NumPy

Scikit-learn

Pandas

Tensorflow

Seaborn

Theano

Keras

PyTorch

Matplotlib

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