如何學習人工智慧課堂

目前，人工智慧已經過了六十多年的發展，期間也有眾多著名科學家的參與，格物斯坦表示：人工智慧領域的發展依然處在初級階段，整個人工智慧領域還有大量的課題需要攻關，青少年們要多接觸與人工智慧相關的課程，把精力花在用人工智慧改造世界上。

要想系統的學習人工智慧一方面需要具備紮實的基礎知識，另一方面還需要通過具體的崗位實踐（課題研發）來完成，因為目前人工智慧領域的很多方向還依然有待完善，所以對於初學者來說選擇一個方向並完成入門學習是比較現實的選擇。人工智慧的入門學習需要具備以下知識結構：

第一：程式語言。程式語言是學習人工智慧的基礎內容之一，掌握了程式語言才能完成一系列具體的實驗。推薦學習Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學，實驗環境也易於搭建，另一方面原因是Python語言有豐富的庫支持。目前Python語言在人工智慧領域有廣泛的應用，包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等方向。

第二：算法設計基礎。目前人工智慧的研究內容集中在六個大的方向上，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學，這些內容都有一個重要的基礎就是算法設計，可以說算法設計是研究人工智慧的關鍵所在。學習算法設計可以從基礎算法開始，包括遞歸、概率分析和隨機算法、堆排序、快速排序、線性時間排序、二叉樹搜索、圖算法等內容。

第三：人工智慧基礎。人工智慧基礎內容的學習是打開人工智慧大門的鑰匙，人工智慧基礎內容包括人工智慧發展史、智能體、問題求解、推理與規劃、不確定知識與推理、機器學習、感知與行動等幾個大的組成部分。在完成以上內容的學習之後，最好能參加一個人工智慧的項目組（課題組），在具體的實踐中完成進一步的學習過程。

綜上所述，隨著大數據全求普及化的發展，人工智慧也進入了一個全新的發展時代，對於基礎薄弱的青少年初學者來說，通過學習並熟練掌握一門大數據科學進入人工智慧領域也是一個不錯的選擇。