如何学习人工智能课堂

目前，人工智能已经过了六十多年的发展，期间也有众多著名科学家的参与，格物斯坦表示：人工智能领域的发展依然处在初级阶段，整个人工智能领域还有大量的课题需要攻关，青少年们要多接触与人工智能相关的课程，把精力花在用人工智能改造世界上。

要想系统的学习人工智能一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践（课题研发）来完成，因为目前人工智能领域的很多方向还依然有待完善，所以对于初学者来说选择一个方向并完成入门学习是比较现实的选择。人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：

第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。

第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。

第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的实践中完成进一步的学习过程。

综上所述，随着大数据全求普及化的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的青少年初学者来说，通过学习并熟练掌握一门大数据科学进入人工智能领域也是一个不错的选择。