高等數學是學習人工智能的基礎，因為人工智能裏面會設計很多數據、算法的問題，而這些算法又是數學推導出來，所以妳要理解算法，就需要先學習壹部分高數知識。?先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看壹塊學壹塊。?再就是學習python編程語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智能學習的基礎編程語言是非常適合的。壹方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裏面最低的。
2、階段晉升，開始學習機器學習算法?
掌握以上基礎以後，就要開始學習完機器學習的算法，並通過案例實踐來加深理解和掌握。機器學習無疑是當前數據分析領域的壹個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是壹類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。還有很多機器學習的小案例等著妳來挑戰，前面掌握的好，後面當然輕松很多，步入深度學習。
3、不斷挑戰，接觸深度學習
深度學習需要機器大量的經過標註的數據來訓練模型，所以妳的掌握壹些數據挖掘和數據分析的技能，然後妳再用來訓練模式。在這裏妳可能會有疑問，據說深度學習，好像有很多神經網絡，看著好復雜，編輯這些神經網絡那不是太難了，妳大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經把這些神經網絡模型封裝在他們各自的框架裏面了，妳只需要調用就可以了。?