如果您是一位有抱负的数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究人员，或者只是一名人工智能爱好者，那么本指南非常适合您。在本文中，我们将详细介绍如何从头开始学习人工智能，并提供行业专家的见解来帮助您实现目标。除了介绍您需要掌握的技能和工具外，我们还探讨了企业如何在当今世界利用人工智能。
观看我们课程中的视频并了解有关 AI 基础知识的更多信息。
什么是人工智能（AI）？
AI 或人工智能是计算机科学的一个分支，专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统。这些任务包括理解自然语言、识别模式、做出决策以及从经验中学习。AI 是一个广泛的领域，包含众多子领域，每个子领域都有其独特的目标和专业。查看我们的完整指南“什么是 AI？”了解更多信息。您还可以在另一篇文章中探讨AI 与机器学习的不同之处。
面向初学者的 AI 技能提升
从头学习 AI 和 ChatGPT 的基础知识。
人工智能有哪些不同类型？
随着人工智能越来越受欢迎，人们对该技术的讨论也多种多样。为了简化本文的其余部分，有必要了解不同类型的人工智能。人工智能可根据其功能分为三个级别：
人工智能（ANI）：这是我们今天接触到的最常见的人工智能形式。ANI 旨在执行单一任务，例如语音识别或流媒体服务推荐。
通用人工智能 (AGI)：具有 AGI 的人工智能能够理解、学习、适应并在各种任务中运用知识，就像人类一样。虽然大型语言模型和 ChatGPT 等工具已经显示出在许多任务中推广的能力，但截至 2024 年，这仍然是一个理论概念。
超级人工智能 (ASI)：人工智能的最终级别 ASI 指的是未来人工智能在几乎所有具有经济价值的工作中都超越人类智能的情景。这一概念虽然很有趣，但仍在很大程度上处于推测阶段。
数据科学、人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
如果您是这个主题的新手，您可能还会看到“机器学习”、“深度学习”、“数据科学”等术语逐渐出现在 AI 话语中。AI 是一个广泛的领域，有几个子集，包括机器学习 (ML)和深度学习 (DL)。
虽然这些术语都没有官方定义，专家们也对确切的界限存在争议，但人们对每个术语的广泛范围的共识正在逐渐形成。以下是这些术语的细分：
人工智能是指能够像人类一样智能地行事、推理和学习的计算机系统。
机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发无需明确编程即可学习的算法。
深度学习是机器学习的一个子集。新闻中许多关于人工智能的令人赞叹的新闻报道（例如自动驾驶汽车、ChatGPT）都与深度学习有关。深度学习算法的灵感来自大脑结构，并且能够出色地处理图像、视频或文本等非结构化数据。
数据科学是一门跨学科领域，它使用上述所有技能以及数据分析、统计、数据可视化等技能来从数据中获取洞察力。
为什么你现在应该学习人工智能？
人工智能不仅仅是一个流行词，它是一项革命性的技术 skype 数据库 正在改变我们的工作、生活和互动方式。随着数据的爆炸式增长和对数据的解读需求，对人工智能技能的需求正在飙升。现在是开始学习人工智能的最佳时机。原因如下：
人工智能是一个快速发展的领域
人工智能不是未来，而是现在。近年来，人工智能工作岗位数量显著增长。根据世界经济论坛的《未来就业报告》，人工智能和机器学习专家位居未来五年快速增长的职业之首。随着各行各业继续采用人工智能技术来简化运营并做出更好的决策，对人工智能专家的需求可能只会增加。
Statista 统计数据 预测人工智能市场规模将大幅增长，进一步强调了这一点。他们估计，人工智能市场规模将在 2024 年达到 1840 亿美元， 到 2030 年将达到 8267 亿美元。
图片来源
人工智能是一份高薪工作
当然，对 AI 技能的需求激增伴随着诱人的薪酬。根据Glassdoor的数据，截至 2024 年 11 月，美国AI 工程师的平均年薪为 133,000 美元，还有奖金和利润分成的潜力。机器学习工程师和数据科学家的薪酬同样丰厚，平均年薪分别为160,673美元和 159,748 美元。这种财务补偿反映了 AI 技能在市场上的价值和影响力。
您可以阅读我们关于如何成为一名人工智能工程师的指南，以了解有关这个令人兴奋且快速发展的职业的更多信息。
人工智能对智力构成挑战
人工智能不仅能带来高薪工作和巨大的市场需求，它还是一个激发智力的领域，承诺以令人兴奋的方式挑战你。它涉及构建算法来解决复杂问题，设计模拟人类智能的模型，并创造性地将这些技术应用于各种现实世界场景。
AI 专业人士不断学习、适应和创新。该领域不断发展，这意味着总有新东西需要学习、问题需要解决或系统需要改进。这种动态特性使 AI 成为那些喜欢挑战和不断学习的人的一个令人兴奋的领域。
学习人工智能需要多长时间？
学习人工智能所需的时间通常取决于你选择的途径；无论是自学还是通过大学课程等正规教育。
在自学过程中，持续时间可能会有很大差异，因为它在很大程度上取决于您的先前知识、奉献精神和可用的学习资源。通过自学，可能需要几个月到一年甚至更长时间才能对人工智能概念、Python 等编程语言、数学和各种机器学习算法有扎实的理解。自定进度的在线课程、教程和实践项目可以加速学习过程。
另一方面，大学课程通常涉及接受计算机科学、数据科学或相关领域的正规教育。这些学科的学士学位通常需要三到四年才能完成，在此期间学生将接受人工智能和相关学科的全面培训。
无论您选择哪条路线，持续学习、实际应用和随时了解最新进展对于从事人工智能职业都至关重要。
2025 年如何从头学习人工智能
学习人工智能可能是一项令人兴奋的事业，但并非没有挑战。这是一个广阔的领域，有许多子主题。然而，只要有明确的路线图、正确的资源和战略方法，你就可以有效地驾驭这个领域。以下是 2025 年学习人工智能的方法：
