2023 年如何學習人工智慧（最佳技巧）

人工智慧（AI）是一個不斷發展的領域，具有無限的可能性。 如果您想了解人工智慧，有大量可用資源教您如何學習。

在這篇文章中，我們將介紹學習人工智慧的不同方法，並提供一些有價值的技巧，幫助您開始進入人工智慧世界。 讓我們深入了解吧！

什麼是人工智慧（AI）？

人工智慧（AI）就像一個智慧型電腦系統，可以像人類一樣完成工作。 它使用特殊的程式設計和大量的數據來解決問題。 人工智慧包括機器學習、深度學習和自然語言處理。 這些讓電腦可以從以前做過的事情中學習，並完成人類通常做的工作——有時它們甚至可以做得更好！

人工智慧正在迅速發展，並對我們的日常生活產生重大影響。 您知道人工智慧可以產生文字、音樂、藝術等等嗎？ 它也應用在醫療保健、交通和客戶服務領域。 隨著人工智慧的日新月異，它對我們生活的影響將會更加可觀！

使用 Midjourney 創建的圖像 | Photoshop

人工智慧 (AI) 有哪些類型？

人工智慧不斷發展並帶來令人興奮的功能。 這些進步可以分為三個基本類別，它們揭示了人工智慧的發展、即將到來的方法以及我們可能的期望。 讓我們探索這些類別，以了解它們對技術的潛在影響。

窄人工智慧 (ANI)

狹義人工智慧（Artificial Narrow Intelligence，ANI）是一種擅長完成某項特定工作的人工智慧。 就像一個領域的專家，無論是翻譯語言還是下棋。 但與人類不同的是，人類可以完成許多不同的任務並適應新的情況，ANI 只能完成它被編程的工作。 因此，雖然 ANI 可能是該領域的超級明星，但它不具備人腦的靈活性和多功能性。

通用人工智慧（AGI）

通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）是一種像人腦一樣的人工智慧。 它可以像我們一樣理解事物、學習新事物並完成任務。 AGI 可以做很多工作，甚至可以學會獨立處理新情況，而不需要每次都有人編程。 簡而言之，AGI 的目標是讓人工智慧系統像人類一樣聰明。 Jasper、Writesonic、Rytr 和 Mubert 等已經流行的 AI 工具都是 AGI 工具的一些例子。

超級人工智慧（ASI）

人工超級智慧（ASI）是一種比人類更聰明的人工智慧。 它就像一個超級大腦，能夠比人類更好地思考、解決問題、認識事物。 ASI 的理念是，人工智慧系統有一天會變得非常聰明，在各方面都超越人類大腦。 簡而言之，ASI 可能是有史以來最聰明的機器，其腦力超乎我們的想像。

為什麼要學習AI人工智慧（AI）？

人工智慧是一項強大的技能，有助於解決問題、自動化任務並做出更好的決策。 透過學習人工智慧，您可以獲得使用該技術來改善您和他人的生活的技能。

學習人工智慧還可以提供智力刺激和成就感。 人工智慧是一個複雜且要求很高的領域，但它也是最令人興奮、發展最快的技術領域之一。 透過獲取有關人工智慧的知識，您可以為塑造未來世界的團隊做出貢獻。

此外，人工智慧是一個令人著迷的領域，是經濟中一個快速擴張的領域，預計人工智慧市場到2023 年將成長38%。據Informa 稱，到2025 年，僅全球人工智慧軟體收入就預計將超過1000 億美元。

獲得人工智慧知識將使您的職業生涯充滿挑戰和回報——無論是智力上還是經濟上！ AI 工程師的平均基本工資超過 16 萬美元。

如何學習人工智慧（AI）

想學習人工智慧嗎？ 這是一次激動人心的旅程，儘管它也面臨著相當多的挑戰。 但是，透過正確的路線圖、資源和方法，您可以有效地駕馭這片迷人的風景。 讓我們深入探討如何在 2023 年開啟 AI 學習之旅：

1. 建立數學概念基礎

要做好人工智慧，你需要了解一些基本概念，例如線性代數、微積分和機率。 了解統計顯著性、分析分佈、迴歸模型和估計可能性等統計數據也很重要。 但最重要的是保持好奇心和對學習的興奮！ 人工智慧不斷在變化和發展，新事物不斷湧現。

2. 學習人工智慧的額外技能

知道如何編碼至關重要，而 Python 是一門很棒的語言。 它很強大，但對於初學者來說也很容易。 如果您對數據科學感興趣，R 是另一個不錯的選擇。 但如果您想建立一個可以處理大量資料的模型，您可能會喜歡 Java 或 C++。 無論您選擇哪種語言，了解如何處理資料並更改資料都將幫助您制定複雜的演算法。 這些可以幫助人工智慧模型更好地理解資訊。

如果您剛開始並不確定從哪裡開始獲取這些技能，Udemy、Coursera 和 Pluralsight 等一流的線上學習平台是很好的起點。 他們提供了一個熱情和支持性的環境，非常適合像您這樣的初學者！

3. 學習人工智慧課程

透過線上課程和教學學習人工智慧既全面又有趣！ 您可以從 Udemy、Coursera、Pluralsight 和 Datacamp 等網站學習。 這些網站涵蓋了從機器學習演算法、數學概念、深度學習和資料處理的基礎知識到高級主題的所有內容。 這些資源將幫助您培養編碼技能，同時獲得對現實應用程式的人工智慧原理的紮實直覺。

4. 獲得使用人工智慧工具的經驗

擁有人工智慧的理論知識很有價值，但透過實務經驗應用這些知識也至關重要。 幸運的是，Python 提供了一系列 AI 工具和軟體包，例如 Pandas、NumPy 和 Scikit-Learn 來滿足資料操作和分析需求。 對於陣列運算，NumPy 適合，而 Scikit-Learn 最適合機器學習演算法。

PyTorch 和 Keras 是用於建立機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 模型的強大函式庫。 定期使用這些工具並結合持續的實踐，將幫助您成為人工智慧專家。 從基本概念開始，然後使用進階工具集逐步推進到更複雜的專案。

5. 申請實習

申請實習可能是獲得實際經驗並在完成課程和建立作品集後增強求職能力的好方法。 為了增加找到合適機會的機會，請考慮使用 Indeed、Glassdoor 和 Snag a Job 等網站與專業和個人網路分享您的實習搜尋資訊。 您可以參加當地的聚會和人工智慧黑客馬拉松，更新您的專業網路資料，使用可用的課程資源，並準備技術面試。

學習人工智慧需要多長時間？

獲得人工智慧技能並在該領域找到工作大約需要六個月的時間，但這可能會根據您已經知道的內容和您想要學習的內容而有所不同。

如果您想要一份入門級工作，您需要大約六個月的專注才能掌握人工智慧的基礎知識。 如果您要攻讀高級學位或接受特殊培訓，成為專家可能需要幾年的時間。

在人工智慧產業，大多數人從初級職位開始，工作兩年左右，以培養技能並獲得經驗。 然後，他們可以晉升到中階職位，這通常需要兩到五年的時間，這取決於他們的成長和成就的程度。 在花費至少五年時間累積廣泛的人工智慧知識後，您可以瞄準高階職位。

請記住，這些時間表可能會根據您的教育背景和人工智慧專案的實踐經驗而改變。

人工智慧的未來

人工智慧的潛力是巨大的，就像一片未開發的海洋。 人工智慧已經在我們的生活中掀起波瀾，正在改變我們的工作、娛樂以及與周圍世界的互動。 而這只是開始。 隨著我們的進一步發展，人工智慧將更加融入我們的生活。

全球各地的聰明才智都在嘗試利用人工智慧來尋找創新解決方案，以應對氣候變遷和消除貧困等重大挑戰——這些努力照亮了通往更美好世界的道路。

然而，強大的工具也伴隨著挑戰； 隨著人工智慧的進步，人們開始擔心隱私/安全問題、工作流失和道德困境。 因此，我們必須透過慶祝人工智慧的正面影響來展望人工智慧的未來，同時警惕它可能帶來的任何負面影響。

關於學習人工智慧的最終想法

要在快速發展的人工智慧領域取得成功，堅持和耐心至關重要。 掌握人工智慧概念是一場馬拉松，而不是短跑； 它需要時間、努力和反覆試驗。 在不斷發展的人工智慧領域，及時了解最新的研究進展至關重要。

實驗對於學習人工智慧至關重要——不要猶豫，嘗試不同的方法和途徑。 有時，獲得實務經驗是最有效的學習方式。

最後，保持學習的吸引力對於保持動力並在該領域取得優異成績至關重要！ 從事有趣的專案或與與您有共同興趣的充滿熱情的人合作可以為您掌握人工智慧的旅程帶來樂趣。 如果您正在尋找可以幫助您寫作的人工智慧工具，Jasper 和 Writesonic 值得研究！

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