人工智能0基础学习好学吗？
1、打好基础，学习高数和Python编程语言
高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握得好，后面当然轻松很多，不如深度学习。
3、不断挑战，接触深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你得掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
4、不断实战，增强自己的实力经验
当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。
5、找到自己的兴趣方向
人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
如何区分AI？
什么是AI
第一步是传达人工智能，机器学习（ML）和深度学习的定义。有人认为AI，ML和深度学习都是各自的技术。我认为AI / ML /深度学习是建立在通用平台上的计算机自动化和分析的连续阶段。
在这个平台的第一层坐着AI，它可以分析数据并快速向用户提供分析结果。机器学习位于AI的二级应用程序上，不仅可以分析原始数据，还可以查找数据中可以产生更多结果的模式。深度学习是分析数据和数据模式的第三层应用程序，它更进一步。计算机还使用由数据科学家开发的高级算法，这些算法可以提出更多关于数据的问题，并能够产生更多的见解。
逐步实践
展示这些日益复杂的分析的不同层次的最佳方式是找到一个可以向业务决策者展示好处的商业示例。
我们来看一下交通规划的样本。
第一层：AI
开发了一个AI应用程序，可以告诉交通工程师和规划人员主要交通拥堵点位于城市的哪个位置。这有助于他们规划道路维修，停车灯和其他基础设施，希望能够缓解某些地区的拥堵。
第二层：机器学习
可以进一步开发AI /分析，以便可以查找数据中的模式。例如，它注意到某些交叉路口的交通在早上6点到早上8点之间最为拥挤，或者交通在晚上排队，在体育赛事之前排队。
对情况的了解为规划人员和工程师提供了更多洞察力，因为现在他们不仅可以计划交通堵塞，还可以计划未来的活动，如音乐会和曲棍球比赛。
第3层：深度学习
深度学习是指数据分析超越原始数据和数据模式的地方。深度学习增加了数据科学家开发的特定算法，以进一步扩展从数据中获得的查询和见解。
可以添加到流量分析中的算法可能包括：未来十年，该城市的哪些区域将出现最大的人口增长？或者，未来五年哪些道路需要大修？或者，天气预报是否说未来五年我们会有更多或更少的降雪？通过在模式和数据分析之上添加这些算法，用户可以更全面地了解他们正在尝试采取行动和评估的情况。
AI路线图
能够打破人工智能，机器学习和深度学习之间的差异非常重要，因为它不仅显示了管理人工智能自动化的不同层级和功能，还显示了可以从中获得的业务洞察力水平的提高。通过将这些不同的AI层可视化为企业和IT战略路线图，组织可以在IT和业务目标中衡量切实的结果。
例如，一个城市可以说，明年它将全面了解其道路系统以及交通拥堵所在的位置。在第二年，该城市将能够预测高峰时段和特殊事件交通的交通拥堵，并能够主动通知旅客使用备用路线。在第三年，通过评估人口（和交通）增长，基础设施维修停工以及气候变化等因素的影响，该市将能够制定未来计划。
AI路线图将通过列出每年需要的人工智能技术（和投资）类型来反映这些战略，以支持业务战略。