人工智能難不難？

人工智能，也就是AI，并不僅僅是機器學習。曾經，符號與邏輯被認為是人工智能實現的關鍵，而如今則是基于統計的機器學習占據了主導地位。

難者不會，會者不難。

其實學習一項新知識前，必須要對它有深刻的了解。 它能做什么事？它的價值在什么地方？如果不理解這些的話，那么學習本身就是沒有方向的。了解這些問題后，你才能培養(yǎng)出興趣，興趣是最好的引路人。

其次，你還要有一定的知識儲備。比如數學，比如英語。

數學中的線性代數：矩陣乘法;高數：求導;概率論：條件與后驗概率等等；常備一個在線英文詞典，幫助你看一些英文的資料網頁。

還有就是實踐了。理論知識學完之后，必須要實踐。在實戰(zhàn)中你更需要去關心如何獲取數據，以及怎么調參數等。如果有時間，自己動手做一個簡單的實踐項目是最好的。選擇一個方向，項目做好后，然后不斷完善它。實戰(zhàn)項目做完后，你可以繼續(xù)進一步深入學習。

人工智能難不難？任何的學習，都需要數年的積累與努力。