谈到人工智能，大家都了解，有人问人工智能如何入门，还有人问ai软件入门教程百度云，这到底是咋回事？其实python人工智能呢，下面小编就会给大家带来人工智能课程入门，跟我一起来看看吧~
人工智能课程入门
这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去进行人工智能学习。人工智能学习路线推荐给你：
阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；
阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。
在这里，小编还想给大家推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。
《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法；
第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；
第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；
第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。
《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。
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、Java
4.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。
自学人工智能需要学那些专业知识
这是人工智能的全部课程，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
人工智能如何入门？
C是命令式语言的一种，语言有很多种可以实现人工智能编程的啊，任何一种语言都能够用于创建人工智能应用程序，但是其中一些语言比另一些更适合解决某种问题。
ai软件入门教程
http://www.jcwcn.com/article/pingmian/illustrator/其础教程很难找，找了一些又不是很全面，建议买本书来看下。
以上是系列实例，可以学习下 给你推荐一个很不错的网站吧！http://www.fevte.com/plan/ai/这里有很多AI相关的教程，也很详细的，希望能帮助到你哈！
人工智能入门书籍
主要有以下书籍：
1.《人工智能》（美）尼尔森 郑扣根译 机械工业出版社
2. 人工智能智能系统指南（英文版·第2版） （澳）尼格内维特斯基（Negnevitsky,M.） 机械工业出版社
3.《人工智能：理论与实践》（美）迪安 等著，顾国昌 等译 电子工业出版社
4.《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（美）George F.Luger 著，史忠植，张银奎 等译 机械工业出版社
5.《游戏编程中的人工智能技术》（美）布克兰德 著，吴祖增，沙鹰 翻译 清华大学出版社
6.《人工智能游戏编程真言》（美）拉比（Rabin,S.） 主编，庄越挺，吴飞 译清华大学出版社
个人推荐《人工智能》的原因：
第一，该书言简意赅比较容易读懂。
第二，有很多例子穿插在在课文中，帮助读者能将每种人工智能的方法应用于只见众。第三，算法或者数据结构的解释被巧妙地阐释出来，而不是对一大堆资料的冗长的总结。最后，编程章节让学生能更深刻地理解资料，同时也穿插着许多对实现细节的参考。
人工智能入门，读什么书比较好
推荐你学习Python必看的八本书。让你了解Python是什么，算法、变量、解释器是什么，Python的基本数据类型有哪些。
1、Python基础教程
本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，如果你没有任何编程基础，那么，你最好先读完第一本的《Python 编程：从入门到实践》开始学习，之后选择这本作为你的第二本 Python 书。如果你已经是一位编程语言老手，也依然能够在这本书里学到不少知识。
值得一提的是，书中最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点，不仅实用而且讲解到位，作者Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授，黑客，喜欢钻研新锐编程语言，写过很多Python方面的书和在线教程，深受读者喜爱。
2、Python编程：从入门到实践
Amazon编程入门类榜首图书，国内 Python 入门第一书。基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7，是一本全面的Python编程，从入门到实践教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是个不错的选择。
书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
3、Python编辑快速上手
这本书尤其适合缺乏编程基础的初学者，语法使用Python 3，书中不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。同时，每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。
4、流畅的Python
这本书是由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。书中从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3 和Python 2，同时有大量详尽的代码示例，并附有主题相关高质量的参考文献和视频链接。
5、Python核心编程
Python程序设计（第3版）Python之父作序推荐，是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，书中包含Python 2和 Python 3代码，以便立即使用，总共分为3部分。
第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架等。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
6、像计算机科学家一样思考Python（第二版）
本书更多的是想培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法。从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python 3。
每个章节后面都有练习，可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。而且，本书的示例代码均在GitHub仓库中维护，读者很容易下载和修改。
7、Head First Python(中文版)
《Head First Python(中文版)》主要讲述了Python 3的基础语法知识以及如何使用Python快速地进行Web、手机上的开发。帮助你迅速掌握Python的基础知识，然后转向持久存储、异常处理、Web开发、SQLite、数据加工和lGoogle App Engine。从书籍的封面我们大概也可以猜得出这本书是通过采用丰富直观的形式使你的大脑真正开动起来，而不是长篇累牍地说教，让你昏昏欲睡。
8、Python语言及其应用
本书介绍Python 语言的基础知识及其在各个领域的具体应用，基于最新版本3.x。书中首先介绍了Python 语言的一些必备基本知识，然后介绍了在商业、科研以及艺术领域使用Python 开发各种应用的实例。文字简洁明了，案例丰富实用，是一本难得的Python 入门手册。
以上就是学习Python必须看的八本书，领会其中精髓，你对Python编程的认识就会更加深入，对你技能的提升也是有很大帮助的。
python 人工智能 入门要看那些理论书
深度学习其实就是搞数理研究，数学不好不要钻这个了，先学好数学再说。
1. 吴恩达“机器学习”公开课，授课机构：斯坦福大学，发布平台：Coursera。
2. 加州理工 “从数据中学习”，课程名称：Learning from Data，网易公开课译名为“加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘”，主讲人：Yaser Abu-Mostafa，授课机构：加州理工学院，发布平台：edX（原版），网易公开课。
3. Tom Mitchell 机器学习课程，课程名称：机器学习 Machine Learning，主讲人：Tom Mitchell，授课机构：卡内基梅隆大学（CMU），发布平台：CMU 官网。
4. 台大林轩田老师的机器学习基石，课程名称：机器学习基石，主讲人：林轩田，授课机构：台湾大学，发布平台：Coursera。这是汉语授课哦。
5. 谷歌人工智能入门，课程名称：人工智能入门 Intro to Artificial Intelligence，主讲人：Peter Norvig，Sebastian Thrun，授课机构：谷歌，发布平台：优达学城 Udacity。
6. UBC 本科生的机器学习课程，课程名称：面向本科生的机器学习课 Machine Learning for Undergraduates，主讲人： Nando de Freitas，授课机构：英属哥伦比亚大学（UBC）。
7. Yann Lecun 深度学习公开课，课程名称：深度学习 Deep Learning，主讲人：Yann Lecun，授课机构：法兰西学院，发布平台：法兰西学院官网。
8. Geoffrey Hinton 深度学习课程，课程名称：神经网络用于机器学习 Neural Networks For Machine Learning；网易译名“神经网络的机器学习”，主讲人：Geoffrey Hinton，授课机构：多伦多大学。发布平台：Coursera、网易公开课。
9. 哥伦比亚大学的机器学习公开课，课程名称：机器学习 Machine Learning，主讲人：John W. Paisley，授课机构：哥伦比亚大学，发布平台：edX
10. MIT 进阶课程，课程名称：机器学习 Machine Learning，主讲人：Tommi Jaakkola，授课机构：麻省理工学院（MIT），发布平台：MIT Opencourseware，语言：英语。
以上就是全球最热闹的机器学习公开课了，全部可以免费获取。
入门计算机人工智能要看哪些书？
一、哥德尔、埃舍尔、巴赫——集异璧之大成
该书不仅对哲学与计算机科学产生了极大的影响，以至于著名深度学习软件TensorFlow的Logo都在模仿此书的封面，它更是对所谓的”后现代艺术“产生了极大的冲击。无论是”盗梦空间“还是”前目的地“，你都能看到此书的影子。更有趣的是，这本介绍人工智能思想的1000多页巨著却由于其高超的语言技巧而获得了”普利策文学奖“。
当我们用手机输入汉字的时候，机器学习能动态联想出你最常用的词组；当我们打开微信扫描二维码的时候，机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别；当你用美颜相机拍照的时候，机器学习帮助你优化照片；当你用淘宝购物的时候，机器学习在给你推荐商品。
我们已经生活在一个由算法掌控的世界中，这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变，以至于它可以比人做得更好，比你更了解你自己。在《终级算法》中，全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终级算法”的设想，探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。
三、人工智能时代
在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！
四、走近2050——注意力、互联网与人工智能
未来的世界就像一款庞大的游戏，所有的人类活动将无法被去分成生产和消费，玩——持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题。大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源，从而使得每个人都开开心心地付出注意力，与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界，那里是互联网的引擎，那里是人工智能的发展方向。
五、奇点临近
奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律，每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推，我们就会遇到奇点，即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点。该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察，并给出了骇人听闻的预言：机器终将超越人类。那么，奇点是否存在？机器是否可以超过人类？未来的人类将去向何方？所有这些问题都能在书中找到解读。
六、情感机器
他论证到，情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。
七、图灵的大教堂——当人工智能之父与计算机之父相遇
在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治·戴森着重介绍了一小群人，他们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小），在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功。同时，他们还利用空闲时间解决各种问题——从病毒的进化到恒星的演变。戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。
八、复杂——诞生于混沌与秩序边缘的科学
这是一部传记体的科普读物，记述了圣塔菲研究所——一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地——的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统之中的共有规律，也是我们打开生命之门，理解人工智能第一性原理的根本所在。我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体，我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命。复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障，又是通向神秘的人工智能之门的必经之路。
九、心智社会——从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读
我们应该如何创造智能？人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点，我们应该在机器人的头脑中创造一个社会，一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想，即我们的大脑是成千上万不具备思维的小机器拼合而成的整体，正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象。“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。”
十、科学的极致——漫谈人工智能
从人工智能的历史，到小虫自动机模型，再到令人烧脑的哥德尔定理，书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子，但却在字里行间渗透出那股热爱科学、乐于探索的赤子之心。正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐，她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书；也正是这本书打动了无数读者，使得它一版再版，并远销海峡的对岸。
高中生如何入门人工智能
人工智能的方向很多：知识挖掘、语音识别、图像理解、机器学习等。 选择一个主攻方向，找自己要解决的问题。 查阅相关参考文献，深入研究下去。 如果是想了解一下，可以找些相关的书籍来阅读。 但是这样的结果，可能会造成深度不够，前沿性不足。
