想学ai怎么样入门？从哪入手？

　　要踏入人工智能（AI）的领域，可以从以下几个角度着手：

1. 基础积累：

• 数学根基：掌握线性代数、概率论及数理统计等数学知识，这些是理解机器学习和深度学习算法的基础。
• 编程基础：熟悉至少一种编程语言，如Python或C++，尤其是Python，因其丰富的库和框架（如TensorFlow和PyTorch）非常适合AI开发。

2. AI基本概念：

• 学习人工智能、机器学习、神经网络及深度学习等概念，并理解它们之间的关系及应用场景。
• 深入了解AI的各个子领域，如自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。

3. 系统学习路径：

• 制定详细的学习计划，从基础知识逐步深入到高级应用。可以参考在线资源和教程，如知乎专栏、CSDN博客等提供的完整学习路线图。
• 通过实战项目和竞赛来巩固知识并提升技能。

4. 持续更新与实践：

• AI是一个快速发展的领域，及时更新知识至关重要。可以通过阅读最新研究论文、参加研讨会和会议来保持前沿动态。
• 加入开源社区，参与开源项目，与其他开发者交流经验，有助于更好地理解和应用AI技术。

　　总之，入门AI需要坚实的数学和编程基础，同时系统学习AI的基础理论和技术，并通过不断的实践和学习提升能力。

　　关于人工智能学习的最新数学和编程资源，有以下几个推荐：

1. 迪哥的人工智能入门学习路线图：这是一个非常系统的学习路线图，涵盖了Python、机器学习、深度学习、Pytorch和神经网络等内容。该资源包括91条视频，从Python环境配置到必备基础，再到各种工具的安装，都是为了帮助初学者一次学明白。
2. 斯坦福大学的人工智能公开课：这个课程提供了71条视频，内容覆盖了机器学习的基本概念、人工智能与机器学习的关系以及其应用价值等。还附带了180个Python实战项目，这些项目可以帮助学员从入门到进阶，掌握从基础到框架的知识。
3. 吴恩达和李宏毅的课程：吴恩达老师的机器学习基础课程以及中国台湾省大学教授李宏毅的2023年机器学习课程都是很好的资源。李宏毅老师的课程涉及了ChatGPT、Diffusion Model、GAN等最新的热门内容，适合想要跟上最新技术趋势的学习者。
4. 河南大学的学术会议：在2023年12月28日举行的学术会议上，多位学者报告了新一代人工智能的数学基础与最新进展，如深度学习的语义分割、EEG情绪识别等。这些内容对于理解当前人工智能领域的前沿研究具有重要意义。
5. 计算机科学与工程领域的最新进展报告：这份报告介绍了用于人工智能、机器学习等领域的常用和新兴Python库，如numpy、matplotlib、pandas、TensorFlow和Keras等。这些库是进行数据分析和模型构建的重要工具。

　　制定一个高效的人工智能学习路线图需要综合考虑多个因素，包括基础知识的掌握、课程资源的选择以及实际应用能力的培养。以下是一些详细的建议：

1. 明确学习目标和计划：明确自己的学习目标，如从事机器学习、深度学习或自然语言处理等方向。将学习内容分解成小模块，并设定每天的学习任务量。
2. 选择合适的学习资源：有许多优秀的在线平台和课程可以帮助入门和深入学习人工智能。例如，谷歌、微软和哈佛大学都提供了免费的人工智能课程。李宏毅教授的AI教程也是一个很好的资源，涵盖了从机器学习到生成式AI的各个方面。
3. 系统化学习路径：对于零基础的学习者，一个清晰的学习路线图非常重要。可以参考一些已经整理好的学习路线图，如哔哩哔哩上的视频系列或CSDN博客中的详细路线图。这些路线图通常涵盖从基础知识到实际应用的各个方面，帮助逐步建立扎实的基础。
4. 利用碎片时间：在日常生活中充分利用碎片时间进行学习，如通勤时听相关的音频课程或阅读相关文章。这样可以有效提高学习效率。
5. 实践与项目经验：理论知识的学习固然重要，但实际操作和项目经验同样不可或缺。可以通过参与开源项目、完成实际的小项目来提升自己的动手能力和解决问题的能力。
6. 持续更新知识：人工智能是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现。保持对最新动态的关注并及时更新自己的知识是非常必要的。可以通过订阅专业博客、参加行业会议等方式来实现这一点。

　　要提升AI技能，可以在线参与多种实战项目和竞赛。以下是一些推荐的平台和赛事：

1. 飞桨星河社区：这是一个面向AI学习者的人工智能学习与实训社区，提供丰富的免费AI课程、大模型社区及模型应用、深度学习样例项目以及各领域经典数据集。还有新手练习赛和精英算法大赛等供你参与。
2. FlyAI竞赛服务平台：这个平台主要发布人工智能算法竞赛赛题，涵盖大数据、图像分类、图像识别等研究领域。它通过只要模型达到一定的水准即可获奖。
3. 天池大赛：这是一个全球性的AI竞赛平台，旨在打造“数据众智、众创”的环境，欢迎来自世界各地的技术人员进行真实业务场景演练，并与全球AI人才比拼，挑战世界排名。
4. ENJOY AI Online 3D 虚拟机器人竞赛：这项线上赛事要求参赛者设计程序，让虚拟机器人在虚拟场景中完成任务。比赛平台为鲸鱼机器人官网，适用于WIN10和WIN7系统（64位），推荐独立显卡和Intel 3及以上版本的CPU。
5. 金砖国家职业技能大赛中的“人工智能机器人系统集成及应用”竞赛：这个竞赛项目以四轴机器人为核心，集成了多种控制和存储单元，并结合云平台语音识别和本地数据集训练，重点考核参赛者对人工智能开放平台部署、数据标注、模型构建等方面的技能和创新能力。
6. Kaggle、天池、AI Challenge等竞赛平台：这些是当前影响最大的几个竞赛平台，虽然要从中获奖并不容易，但它们提供了广泛的AI挑战和实践机会。

　　最新的AI研究论文可以通过多种途径找到。可以参考一些专门的媒体和平台，例如Ai-scholar.tech ，这是一个提供最新AI技术动态和支持系统学习AI内容的平台。知乎上也有许多关于AI研究论文的文章和综述，比如《2023年人工智能领域最具影响力的研究论文综述》和《每周热门 Ai 论文概览（2023-07-24 至 2023-07-30）》，这些文章汇总了当前最前沿的研究进展。《State of AI：2023 年度人工智能报告之 Research 篇》也提供了详细的年度AI研究总结，涵盖了多个重要方向。对于更具体的论文，可以查阅国际期刊如《International Journal of Artificial Intelligence and Robotics Research》，该期刊在2023年10月发表了最新的研究成果。要学习AI技术，加入一些活跃的开源社区是非常有帮助的。以下是一些推荐的开源社区：1. 百度AI开发者社区：这是一个专业的人工智能大数据技术社区