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目前全球各国政府发布人工智能相关的战略规划和政策部署。美国《国家人工智能研究与发展战略规划》、英国《机器人技术与人工智能》、中国《 互联网+人工智能三年行动实施方案》等。一股学习人工智能热席卷全球，我们当代大学生也纷纷响应。究竟怎样学习人工智能呢？我将从如下几个方面跟大家交流。
1.什么是人工智能？
人工智能就是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
2.感受人工智能的魅力
人工智能离我们并不遥远，人脸识别、手写识别、指纹识别、语音识别、机器翻译和智能推荐等人工智能技术已经进入我们的生活，逐渐改变着我们的生活方式。
人机交互技术主要是研究人与计算机之间的信息交换，包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分。人机交互技术除了传统的基本交互（键盘、鼠标等）和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
语音交互是一种高效的交互方式，是人以自然语音或机器合成语音同计算机进行交互的综合性技术。语音交互过程包括四部分：语音采集、语音识别、语义理解和语音合成。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的。
自然语言处理技术是计算机科学和人工智能领域中的一个重要方向，主要研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信、交流的各种理论和方法。
机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。人工智能在生活中应用广泛，要归功于机器学习技术。语音识别、图像识别都有它的身影。
3.人工智能学习的一般路线
（1）数学是基础
人工智能将用到高等数学、线性代数和概率论等基础知识，数学基础越好学习人工智能就越得心应手。因此，学习人工智最好是学理工科的大学生，大学初年级的学生应该把数学基础学扎实。对于已经毕业的学生而言，需要补充一些数学方面的知识。如果想要从事机器学习的，或者做人工智能研究的，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
（2）计算机基础
Python是机器学习领域非常受欢迎的语言，也是使用最多的一门编程语言，因此想进入人工智能掌握Python编程是必须的。Python具有易学好用，学好Python语言将受益良多。
要实现人工智能，还需要掌握机器学习的工具库，这里推荐大家学习PyTorch。是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
（3）机器学习基础
人工智能主要指机器学习，因为人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。机器学习知识主要有三大块：
a)传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称为传统机器学习算法，是相对深度学习而言的。
b)深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
c)强化学习，源于控制论，也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
传统机器学习算法种类很多，有些算法会有很多数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
深度学习并不难学，上手较容易，可以训练一些实际应用中的神经网络。但想要对深度学习有深入理解不是容易的事情。强化学习是比较有难度的，需要持续学习一段时间，才能有所领悟。
（4）人工智能应用
学习一段深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。这里给大家推荐一本深度学习教程，叫PracticalAI，共分四个部分，基础 (Basics)，深度学习入门 (Deep Learning) ，深度学习高阶 (Advanced) ，以及具体应用 (Topics) 。有很多示例可以运行，也可以修改示例，写出自己的应用。
对于一些在校的大学生，实践比较多，可以先学习各学科知识。有足够的知识积累，对以后的发展会有好处的。
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