1.怎样快速学好Ai

1.对于精通PS的设计师来说，AI有很多相似之处，学起来更加容易，如果PS不熟练，可以先买本书阅读下基本的理论知识，了解AI的界面和工具选项栏的作用。

推荐电子书和纸质书。 2.大概熟悉之后，在电脑要安装AI软件，打开软件，进行最基本的操作，所谓熟能生巧，多练多看，达到很熟悉的程度。

3.学会使用快捷键，也可以自己设置快捷方式，快捷键可以帮助我们提高工作效率，还有就是掌握一些操作技巧，这些能够提高我们的速度和更加理解工具的应用。 4.简单模仿，看一些简单的素材文件，开始模仿其操作，想像一下要怎么实现操作，应用了哪些工具。

5.自己定义目标，根据创作理念，开始发挥创作性思维，用学到的知识填补画面，设计一副完整的作品。 6.最重要的还是要多看大师们的作品，领悟其精髓，化为已用，多看多思考，形成自己的设计风格。

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2.学习人工智能要准备哪些基础知识

需要必备的知识有： 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。

2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能涉及的学科： 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

3.人工智能如何入门

人工智能入门需要掌握这些知识：1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库3.编程语言基础：C/C++、Python、Java4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。

5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。

后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。

现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。

4.学习人工智能怎么入门

想要学习人工智应该怎么入门：业余爱好的话，最好把算法与数据结构学好，这是基础，最好有良好的编程水平，多思考什么才是智能这个问题，对实际的一些问题或者经典的问题提出自己的解法，然后去实现，逐渐地就会找到自己对人工智能的理解。

一、有关人工智能的介绍：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

二、研究价值：例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。

通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。

这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。

我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。

这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。

或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。

人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。

5.人工智能需要学习哪些东西

这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：

第一阶段

前端开发 Front-end Development

1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）

2、Office办公自动化

3、WEB前端设计与布局

4、javaScript特效编程

5、Jquery应用开发

第二阶段

核心编程 Core Programming

1、Python核心编程

2、MySQL数据开发

3、Django 框架开发

4、Flask web框架

5、综合项目应用开发

第三阶段

爬虫开发 Reptile Development

1、网络爬虫开发

2、爬虫项目实践应用

3、机器学习算法

4、Python人工智能数据分析

5、python人工智能高级开发

第四阶段

人工智能 PArtificial Intelligence

1、实训一：WEB全栈开发

2、实训二：人工智能终极项目实战

6.自学人工智能需要学那些专业知识

需要数学基础：

高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：

人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：

比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。