如何自学人工智能？

一、如何自学人工智能？

自学人工智能可以通过多种途径，包括阅读书籍、观看在线课程、参加MOOC课程、参加线下课程、加入学习群组、参与开源项目等。

同时需要掌握数学和编程基础，并不断实践和练习选择一个具体的领域或项目进行深入学习和实践。

二、如何自学手工皮鞋制作？

自自制手工皮鞋的话，如果没有几年的功夫了，我是做不出来的，因为里面的讲究非常多所以说，建议找一个师傅学一下。

三、如何零基础自学人工智能？

到网上去学各种教程和基础，然后花一定时间去工作上实践

四、人工智能，能否能自学？

人工智能是可以自学的，而且也只有自学才能真正的深入研究，为了生计、为了薪资终有耗尽的一刻，也许只有兴趣、追求才能帮你随时充能吧!学好人工智能从这几点入手：

　　第一：学好Python

　　人工智能可以用很多种语言实现，但Python是较容易实现的一种。学好Python的数据分析、处理，学好Python机器学习，懂得算法建模，往更高层次的深度学习看齐。只能说是看齐，因为机器学习，我都没学很好。机器学习，基本十大算法，和大学高数、线代、概率论渊源极深，所以想进军人工智能，数学也是必不可少的。

　　第二：学好数学

　　第一点提到了，当然这指的学好数学，不是说能做一个方程式，能解一道题就可以的。这里所指主要是数学建模，这点和算法进行数据建模还是有一些相似之处的。像机器学习里的监督算法，可以想象成是两种建模体系，但这两种体系会进行对比。例如：有一个是检测体系，里面是有很多种不同形状桌子的数据，那么另外一个体系，要判断是不是桌子，就需要进行比对，相似度越高就越像桌子。我们都知道做数学有很多种解法，但在算法中往往只有更好的算法。

　　第三：其他辅助学科

　　人无完人，只是因为人的寿命有限，如果人工智能能自主学习，那么它终将。但是，这就需要创造者了解艺术学、心里学、计算机等方面的知识了。之前说了，这相当于是知识的大杂烩，如此庞大的事业，肯定不是某一个人能完成的。你只需要学好前面的两点就已经可以了。

五、怎样自学视频制作？

自学视频制作方法

首先我们要从最基本的视频格式开始了解和学习，主要有标清、高清、超清、4k这些视频的区别与联系；VCD和DVD视频的相同与不同；网络视频的分类与应用；监控视频的转换方式等等都要熟知。

还要会图片素材的应用，包括：各种平面素材的格式以及简单操作（转格式或者分层素材的简单处理等）；后期软件对图片的兼容性；网络图片素材的寻找以及使用方法。

后期剪辑软件的使用，只需精通其中的软件的一款即可，基本操作时必须掌握的：如何新建工程、各种快捷键操作、其他各种命令等都需要熟练掌握。

特效、三维软件也是必须要掌握的，适当的三维效果、特效会为整个视频“增光添彩”，特效软件的插件应用、输出格式以及模板的灵活运用。

还要学习前期的视频拍摄技巧，多看一下别人的拍摄手法，如多机位、平移、虚实结合等。

视频的声音要求声画俱佳。声音分三部分：现场音、后期特效音以及后期背景音乐。

素材的条理性：主要因为视频后期软件是根据路径识别编辑素材的，编辑的素材位置变化了，软件就识别不到。在制作每一个项目之前，我们都要建立独立的文件夹，用到的所有素材尽可能的分类（视频、图片、特效、声音等），方便后期的修改与编辑。

拓展资料

视频制作是将图片、视频及背景音乐进行重新剪辑、整合、编排，从而生成一个新的视频文件的过程，不仅是对原素材的合成，也是对原有素材的再加工。

六、如何自学人工智能？

现在无论是计算机专业还是其他的实体行业（机械、制造等等）对于人工智能的需求都还是蛮大的。所以现在也有很多人想入门人工智能，或者转行人工智能。其实人工智能是一个很大的方向，现在提到的人工智能基本上都默认以深度学习为主导的方法，但其实人工智能和深度学习的关系是：深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集。那么现在深度学习这么火，答主就简单的出深度学习的角度来回答一下这个问题。

其实对于深度学习这个日新月异，每年爆发式更新模型的方向来说，学习路线的最尽头肯定是阅读你这个方向最新的论文，无论是科研人员还是已经走上工作岗位打算转行的打工人。阅读论文的来源一般是各种顶会（CVPR、ECCV、ICCV）、顶刊（TPAMI）。如果你嫌麻烦可以直接去谷歌学术或者 arXiv 上搜索你关注的内容，在搜索的时候最好把时间设定在最近几年。

说完学习路线的尽头，我们来看看入门的一些要求。对于入门深学习而言，你是必须掌握 Python 这门语言的，主要的原因是很多模型开源的代码都是基于 Python 实现的，而且目前针对深度学习的两个主流框架 pytorch 和 TensorFlow 都是支持 Python 开发的，也就是说深度学习的生态很大一部分是依赖 Python 的。所以说学习和掌握 Python 是入门深度学习必须的步骤，如果你不会也不用担心，入门 Python 还是非常简单的，目前知乎推出了一个基于 Python 的数据开发课程，如果你感兴趣的话可以购买学习一下，现在也不是很贵才一毛钱，以后可能就不好说了，所以直接买就完事了，也算是薅羊毛了。

好当你掌握了 Python，那么下一步就是去学习一些基础的数学知识了，因为如果一点数学知识都不知道的话后面论文中的公式你可能都看不懂，更不用提推导复现模型了。但你也没必要害怕，主要的就是基本的线性代数知识，也就是本科大一下学期学的，以及一些高等数学中的微积分知识。因为深度学习说的通俗一点就是大量的线代中矩阵运算和微积分中偏微分用于梯度下降。

当你掌握 Python 编程和基本的线代知识以及微积分以后，你现在就可以去看看最基本的深度学习网络模型了。虽然说现在深度学习日新月异，但是目前的很多新模型都是基于这些基础模型上进一步创新和跨领域应用的。这些基本的模型不仅能带你理解深度学习，也能帮你打下坚实的基础，这对于你后面去理解新模型和创新是非常重要的

下面就从计算机视觉（二维图片处理、三维点云数据处理）、自然语言处理列举几个最基本的模型。

深度学习网络基础知识：正向传播、梯度下降、反向传播、常见的几个 LOSS 函数（损失函数）

开山鼻祖：FCN 网络（全连接神经网络）

计算机视觉（2D 图片任务）：

1.CNN（这个就不过多介绍了，已经是如雷贯耳了）

2.FCN（膨胀卷积，是分割任务中祖师爷般的存在）

3.RCNN 系列（目标检测任务霸主，现在很多下游任务还是会把 faster rcnn 当做骨干网络）

计算机视觉（3D 视觉点云或者体素任务）：

1.PointNet/PointNet++（在三维视觉中基于点数据流派的开山之作）

2.VoteNet（何凯明在三维目标检测的力作）

自然语言处理方向：

1. RNN（这个模型年纪虽然可能比你都大（1982 年）但这并不影响他在 NLP 领域的影响力）
2. LSTM（1997 年，是对 RNN 的一个改进版本）
3. transform（这个不多说，现在真的是 transform 及其子孙模型大行其道的时代，光在自然语言领域卷还不够，现在都跑到计算机视觉领域来卷了）

当你读完上面论文，你就可以去专门的看你自己方向的论文了，希望这篇回答对你有所帮助。

原文作者：数学建模钉子户

七、人工智能如何制作照片人物动态？

早在去年，三星就在莫斯科、剑桥和多伦多开设了人工智能研究中心。这项人工智能技术主要专注于合成逼真的头像和面部标识，可将其应用于视频游戏、视频会议或数字头像中。这项技术显然也科技用于制造相深度赝品。

该人工智能模型意味着只需要使用几张甚至单张个人照片就能制作出人脸动画。该模型首先要使用视频 VoxCeleb2 数据集进行元训练，随后再进行动画制作。研究人员在有关研究论文指出，这种方法能够学习非常逼真和个性化的说话动画，甚至肖像画。（venturebeat）

八、人工智能ai可以自学吗？

AI可以通过大量的数据和算法训练来学习和自我改进，从而完成一些特定的任务。例如，在图像识别领域，AI可以通过深度学习等方法来识别图像中的物体、场景等，并且随着数据集的增大，AI可以不断提高识别准确率。

但是，AI的自学能力也是有限的。在一些复杂的领域，如自然语言处理或人类情感识别等，AI可能需要经过专业的人员指导和训练才能获得较好的效果。

所以，人工智能的学习需要有针对性和科学的方法

九、如何自学短视频制作？

生在这个信息爆炸的时代，想学什么网上都有，短视频制作的教程哔哩哔哩上是非常多的，个人也建议找一些比较系统的教程，配练习素材，在学习的时候可以顺带练习，那么简单的分类一下：

1、如果只是想简单的了解视频剪辑或者是兼职做一些vlog、短影视剪辑、家庭影音或者娱乐用，可以选择【剪映】。

这个软件非常简单，不用什么教程，基本上导入素材之后就可以开始剪辑，这个软件可以说是全民剪辑的平民软件，不过要做专业剪辑，还有很长的路要走，比如手绘遮罩、系列嵌套等等..最让人反感的就是好一点的素材需要开VIP。

2、如果是要做专业一点，比如婚礼剪辑、电视台的编导、微课、批量搬运等，就上【EDIUS】，这个软件的界面舒服、新手容易上手、稳定不崩、对电脑配置要求低等优点；缺点是抠像、调色等不是非常强大，但能满足大部分人的基本要求，上edius教程：

3、如果是想要做的专业一点，而且是要出去找工作，那上【Pr】，这个软件也是目前市场最火的剪辑软件，但也要配合【ps】等软件的基础。上pr教程：

剪辑软件只是学好剪辑的一小部分，用什么软件都可以，只要能做出剪辑结果就行，学看软件后，后期还要多剪辑，多看好片、多去拉片才能学好。

十、自学人工智能现实吗？

首先，学习人工智能相关技术是可以自学的，但是如果想持续深入且取得一个较好的学习效果，还需要有科研实践场景的支持，同时还需要有一个较好的交流环境。

目前人工智能领域的很多研发人员都是通过自学进入人工智能领域发展的，但是这些自学的技术研发人员，往往都有实践场景的推动，同时也有一个较好的交流环境，这是很多初学者所不具备的，也是很多普通初学者学习人工智能技术的主要障碍之一。