人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是21世紀(jì)最受矚目的科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域之一。隨著科技水平的不斷提升，人工智能也得到了越來越廣泛的應(yīng)用。從語音識別、自然語言處理到機(jī)器視覺、自動駕駛等領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的各個方面。那么，想要學(xué)習(xí)人工智能，究竟需要什么呢？

1.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)人工智能，首先需要掌握數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。因為人工智能的底層算法大多數(shù)都是數(shù)學(xué)模型，其中涉及到很多高中、大學(xué)階段學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)知識，比如線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計等。因此，如果沒有扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，將很難理解和實現(xiàn)這些算法模型。

2.編程能力

在人工智能領(lǐng)域里，編程能力是非常重要的技能。因為實現(xiàn)人工智能算法需要使用計算機(jī)語言進(jìn)行編程，比如Python、Java、C++等。其中，Python是人工智能領(lǐng)域最為常用的編程語言之一。而對于初學(xué)者而言，Python語言相對來說比較容易上手，因此建議初學(xué)者嘗試掌握Python語言。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域最重要的部分，因為機(jī)器學(xué)習(xí)是用來實現(xiàn)人工智能算法的主要工具。機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果做出預(yù)測、分類、決策等。機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的算法有：回歸、分類、聚類、決策樹、支持向量機(jī)等。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)對于學(xué)習(xí)人工智能具有重要意義。

4.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的其中一個分支，因為深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的表達(dá)能力和自我優(yōu)化能力，所以可以應(yīng)用于語音識別、圖像識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。掌握深度學(xué)習(xí)算法可以讓學(xué)員更好地應(yīng)用人工智能技術(shù)，進(jìn)一步提高開發(fā)效率、減少開發(fā)成本。目前，深度學(xué)習(xí)最常用的工具是TensorFlow和PyTorch框架。

5.人工智能應(yīng)用場景

學(xué)習(xí)人工智能，還需要對人工智能的應(yīng)用場景有足夠的了解。從普及到專業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)正在迅速地應(yīng)用到各個領(lǐng)域。對人工智能的應(yīng)用場景有了了解之后，可以更好地選擇自己感興趣的領(lǐng)域進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。

6.思考能力

最后，學(xué)習(xí)人工智能需要具備良好的思考能力。因為人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，需要不斷地解決各種問題，比如模型設(shè)計、數(shù)據(jù)分析、特征工程等。這些問題需要常規(guī)思維以及較強(qiáng)的邏輯思維能力來解決。

總之，學(xué)習(xí)人工智能需要具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程能力、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)、人工智能應(yīng)用場景和思考能力等能力。在學(xué)習(xí)的過程中，建議選擇一些好的人工智能教育平臺和資源進(jìn)行學(xué)習(xí)，比如AI兔子、斯坦福大學(xué)公開課、Kaggle等。同時，更重要的是要堅持不懈地學(xué)習(xí)和實踐，通過不斷地實踐，才能更好地掌握人工智能的要點和方法。