csdn的ai在哪

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csdn的ai您可以通过以下几种方式找到：

1、在csdn的搜索栏中输入“人工智能”、“AI”、“友隐深度学习”、“机器学习”等关键词，即握启可找到相关的文章和资源。

2、在csdn的导航栏中选择“人工智能”或“大数据”等相关分类，浏览该分类下的文章和资源。

3、在csdn的博客栏目中，选择一些与AI相关的博客，段告如例如“AI科技大本营”、“机器之心”、“AI研习社”等，这些博客会发布最新的AI技术和应用方面的文章。

4、在csdn的问答栏目中，搜索与AI相关的问题，您可以找到其他用户的提问和专家的回答，从中获取相关知识和经验。总之，csdn是一个非常丰富的IT技术社区，您可以通过多种方式找到与AI相关的内容。

如何自学人工智能

学习AI的大致步骤：

（1）了解人工智能的一些背景知识；

（2）补充数学或编程知识；

（3）熟悉机器学习工具库；

（4）系统的学习AI知识；

（5）动手去做一些AI应用；

1 了解人工智能的背景知识

人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。

人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。

下图为人工智能学习的一般路线：

2补充数学或编程知识

对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。

很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。

Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在念枝没众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。

3 熟悉机器学习工具库

现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。

刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。

4 系统的学习人工智能

这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。

机器学习知识主要有三大块：

（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。

（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。

（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成仔纳增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。

在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。

传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。

强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。

5 动手去做一些AI应用

学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应搭局用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

数学知识

我想在大多数学校里，数学都是理工科学生的必修课，微积分、线性代数、概率论与数理统计，这些都比较基础实用，我觉得这个数学基础对入门人工智能足够了，人工智能应用数学最多的也就是求导、矩阵的运算和分解、概率的统计与分析。

编程能力

工欲善其事、必先利其器，人工智能方向编程语言使用最多的应该就是Python了，在很多学校理工科学生应该都会必修一门编程课，有的是C，有的是C++，就算这些都没用过，也应该对Matlab了解一绝橡祥些，我觉得有一些编程基础入门Python算是比较简单的，网上资源很多，社区支持也很强大。

机器学习

我这里所说的机器学习是广义上的机器学习，涵盖深度学习。无论是做传统的机器学习回归和分类，还是做深度学习，无论是做计算机视觉，还是做自然语言处理，都离不开机器学习，后并搏面如绝我会介绍一些我认为比较好的学习资源，对于机器学习，我划分为两个方面：(1) 框架层面；(2) 理论层面。

人工智能专业对学生的文化课（微积分，高数和python编程方面）有一定的要求，如果没有学习基础的话学起来是很吃力的，我个人建议还是报班学习比较好！

若要自学：我建议自己准备一本与人工智能python编程有关盯弊的书，或上网查资料，有很多比如像CSDN，尚学堂、等，尚学枯哗堂里面都有免费的学习视频和资料。在没则行尚学堂可以提前试学哦！

第一步：复习线性代数。

懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；

第二步：入门机器学习算法。

还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标->数学推演->伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；

多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。

第三步：尝试用代码实现算法。

依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。

第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。

还是因为比较懒，搜到了CS231n Winter 2016 - YouTube ，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）启迟枯。

在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，旦皮这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义悄洞组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 cysmith/neural-style-tf）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph。

关于用到的系统性知识，主要有：

线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多；

高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。（对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。答主这里想要说的是，当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。）

需要用到的编程知识也就是Matlab和Numpy了吧，Matlab是可以现学现卖的；至于Python，就看你想用来做什么了，如果就是用来做机器学习，完全可以一天入门，如果想要做更多好玩的事，一天不行那就两天。

说实话，人工智能涉及到领域和课程太袜乎多，看了其他的回答，很专业，但我觉得对于你这样完全零基础的小白来说，其实并不适合，学习门槛还是很高的。我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习。AI 大学是讯飞开放平台发起搭建的国内首个AI在线学习平台，为所有AI群体提供学习分享和经验交流的机会，秉承“开放、学习、互动、共享”的平台理念，旨在为AI领域开发者、兴趣爱好者、专业学习群体等提供AI专业技术课程、平台运营资源、学习互动支持等服务。

里面包含了这些内容：

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3. AI开发者互动论坛：所有AI爱好者的在线交流基地。最常见的问题和最精华的回复汇聚在此，帮助开发者快速排雷。

4. 前沿的知识干货：整合行业内AI相关的资讯信息，为用户提供有价值的内容和服务，每周定期更新AI领域最新黑科技、开发者关注话题资讯

5. 高校政府合作：AI大学联合多方资源，给学员提供技术、场地、高校培训等各类支毕掘持与帮扶，致力于给学员提供一站式教学内容，并助力孵化

授课的老师都是行业内的专业人士，包括刘庆峰--科大讯飞董事长、吴霁虹--人工智能专家学者

、宋继强--Intel中国研究院院长、陈云霁--寒武纪董事长、李远清--华南理工大学博导

、徐立--商汤科手好核技CEO、朱靖波--小牛翻译创始人、陈志刚--讯飞AI研究院副院长

建议你可以去看下，登录AI大学官网即可，对了，里面还有个专属的通行证可以看下，除了全年的免费课程，还可以直接参加科大讯飞的线下发布会。

最后，希望能对题主有用，有问题也可以与我交流。