人工智能产生于哪一年?人工智能如何学习?

办法如下
1.人工智能零基础想要实现自学入门是十分困难的，需要很长时间的操作，但是，人工智能零基础想要自学入门，可以通过相应视频的学习以及相应课程的学习以及相应的设备，那么就能实现人工智能零基础自学入门了

人工智能产生于：1956年。

（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。

人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。

安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。

而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后可能会演变为机器替换人类。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

当然可以自学。人工智能作为新时代科学飞速发展的产物之一，他的出现极大的便利了人们的生活，提高了人们对生活的体验。作为新兴的产业之一，会有很多小伙伴对其产生浓厚的兴趣，那么今天就让我们来讲讲如何学习人工智能，顺便分享几个学习人工智能的网站以供大家参考。

首先，人工智能属于计算机的一个分支，他是科技发展的重要产物，同样也是科技强大的体现。如果决定想要学习人工智能，当然不论是学任何东西。第一步就是要先了解你所要学习的具体是什么东西。就拿人工智能来举例，我们要先了解这一领域以及一些相关的基础知识。

一、人工智能是什么？

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。当我们在了解了基础的知识后我们还要对其进行下一步定义，就是我们为什么要去学习这项专业也就是我们要拿他去干什么？也就是明确目的性。

人工智能

你的目的是什么？是想要做基础的学术研究、比较感兴趣简单的进行了解还是说当成一个具体的就业方向，然后想明白这个问题我们再去根据他来进行有重点地去学习这项专业。像人工智能他的方向可能会有很多例如：机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

选择相关的带着目的地去进行学习，这样是最有效率的。

好了，接下来由我来分享几个有关学习人工智能的网站

网站一：美国人工智能协会（网址： http://www.aaai.org/ ）

美国人工智能协会官网

作为美国一个非盈利性的科学社团组织，主要致力于让机器产生智慧思考和智能行为的研究。此外，提升公众对人工智能的理解，对人工智能实践人员的教学和培训，为人工智能领域的研究者和投资者提供指导等也都是AAAI的实践内容。

网站二：智能代理家园(Agentland 网址： http://www.agentland.com/ ）

智能代理家园(官网

智能代理是人工智能的应用领域之一，在中学人工智能课程教学中，适当介绍智能代理的基本概念和工作原理，并让学生与智能代理实例进行交互操作，能使其不但感受到智能代理的智慧和人性化服务，并且将由对智能代理的亲身体验，而产生对人工智能课程学习的浓厚兴趣。PS：可以当作入门学习的基础。

好了以上就是对人工智能的基本了解与自学方法，感兴趣的小伙伴可以去学习一下。

1. 寻找一些免费的书籍。

Shival Gupta分享自己初学AI的经验时，强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。

Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书就很不错。本书不仅介绍了基本的人工智能概念和算法（专家系统、深度优先和广度优先搜索、知识表示等），而且还包括基础知识如贝叶斯推理，一阶逻辑，语言建模等。

对于那些对深度学习感兴趣的人， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）一书是不错的选择。
此外，可以看看《Logic For Computer Science》这本免费书，它解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了求解证明的算法方法。

2.熟悉Python，（C / C ++）和数据结构。

人工智能从业者相信，任何主流语言和非主流语言都能应用于AI / ML。最大的区别在于库/工具的性能和可用性。

例如，C++的所有设置都优于Java或Python，并帮助开发人员最大化硬件的功能。另一方面，Python有一个非常好的FFI，并且经常与C或C++结合使用。与此同时，Octave / MATLAB、R、Python、C++、Java、R和其他一些语言都有高质量的库，如何使用取决于你想要做什么。

一般的共识是，必须熟悉一些流行的语言，如Python，它有一个很好的工具箱/库。

人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。

第一点学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二点学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三点实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。

人工智能需要很多技术性的知识，下面是华为人工智能初级课程大纲：

华为人工智能课程大纲

1.华为人工智能课程大纲理论部分

1) AI概览

人工智能的诞生和基本概念；机器学习和深度学习介绍；人工智能的发展与应用；人工智能的未来与问题

2) Python编程基础

Python简介；Python的数据结构；Python流程控制；Python函数；面向对象编程；Python高级操

3) 数学基础知识

线性代数-矩阵运算与特殊矩阵；线性代数-特征分解；概率论基础；信息论和最优化问

4)TensorFlow 介绍

TensorFlow介绍；TensorFlow搭建与开发

5)深度学习预备知识和深度学习概览

深度学习预备知识；深度学习概览

6)华为云EI概览

华为云EI介绍

2.华为人工智能课程大纲实验部分

1)Python编程基础实验

2)数学基础知识实验

3)TensorFlow编程基础实验

TensorFlow框架使用和计算

4)图像识别编程实验

建立图像识别模型，实现图像识别

5) 语音识别编程实验

建立语音识别模型，实现语音转文字

6) 人机对话编程实验

搭建人机对话模型，实现人机对话

所以学习人工智能还是有一定的难度，还是建议报班学习系统的人工智能技术。

华为授权培训中心是实施相应华为培训项目的专业培训机构，教材全部采用华为公司标准认证培训教材，及华为原厂提供的实验设备配置，帮助学员提高技术能力和实践能力，华为携手智汇云校助力培训华为ICT人才，共建ICT人才生态。

学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

建议还是办一个培训班学校，这是人工智能的所有课程，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

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。

说实话，人工智能涉及到领域和课程太多，看了其他的回答，很专业，但我觉得对于你这样完全零基础的小白来说，其实并不适合，学习门槛还是很高的。我现在在科大讯飞工作，我们这边最近上线了一个AI大学，里面的课程浅显易懂很符合零基础的人学习。AI 大学是讯飞开放平台发起搭建的国内首个AI在线学习平台，为所有AI群体提供学习分享和经验交流的机会，秉承“开放、学习、互动、共享”的平台理念，旨在为AI领域开发者、兴趣爱好者、专业学习群体等提供AI专业技术课程、平台运营资源、学习互动支持等服务。

里面包含了这些内容：

1. 精品在线课程：AI大学提供覆盖语音合成、语音识别、AIUI、麦克风阵列等多个核心业务领域的课程，包含技术能力、解决方案、行业剖析等多个维度。

2. 最新线下活动：每月一期的线下交流活动，技术沙龙、产品发布、创客交流……讯飞技术大咖与你面对面交流，分享多年从业经验。

3. AI开发者互动论坛：所有AI爱好者的在线交流基地。最常见的问题和最精华的回复汇聚在此，帮助开发者快速排雷。

4. 前沿的知识干货：整合行业内AI相关的资讯信息，为用户提供有价值的内容和服务，每周定期更新AI领域最新黑科技、开发者关注话题资讯

5. 高校政府合作：AI大学联合多方资源，给学员提供技术、场地、高校培训等各类支持与帮扶，致力于给学员提供一站式教学内容，并助力孵化

授课的老师都是行业内的专业人士，包括刘庆峰–科大讯飞董事长、吴霁虹–人工智能专家学者

、宋继强–Intel中国研究院院长、陈云霁–寒武纪董事长、李远清–华南理工大学博导

、徐立–商汤科技CEO、朱靖波–小牛翻译创始人、陈志刚–讯飞AI研究院副院长

建议你可以去看下，登录AI大学官网http://ai.xfyun.cn即可，对了，里面还有个专属的通行证可以看下，除了全年的免费课程，还可以直接参加科大讯飞的线下发布会。

最后，希望能对题主有用，有问题也可以与我交流。

第一步：复习线性代数。
懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；
第二步：入门机器学习算法。
还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标->数学推演->伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；
多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。
第三步：尝试用代码实现算法。
依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。
第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。
还是因为比较懒，搜到了CS231n Winter 2016 – YouTube ，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）。
在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其基友LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 cysmith/neural-style-tf）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph。
关于用到的系统性知识，主要有：
线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多；
高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。（对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。答主这里想要说的是，当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。）
需要用到的编程知识也就是Matlab和Numpy了吧，Matlab是可以现学现卖的；至于Python，就看你想用来做什么了，如果就是用来做机器学习，完全可以一天入门，如果想要做更多好玩的事，一天不行那就两天。

想要自学人工智能，那么需要先循序渐进地学习几门基础知识：
1、高等数学
2、线性代数
3、概率和数理统计
4、一门计算机语言（Java/C++/Python and the like)
5、算法
一定要自学的话，除了看书，建议看51cto学院的人工智能课程视频，否则不太容易学好。除此之外，还要啃这几门知识：1、计算原理；2、模式识别；3、人工智能导论
接下来要看你喜欢哪个具体方向了，NLP、图像还是语音，相关书籍就不推荐了。强烈建议NLP方向哈，我们需要更多的同行。 这时需要：1）找个开源框架多练练手了，2）多看国际会议经典论文。记住：算法不是万能的，多读数据，会有灵感。

下面，我就来较为详细地告诉你吧：

一、学高数(微积分与变换、数列、矩阵、模式识别、自然语言处理、图形图像识别与处理；
二、学神经网络原理与应用；
三、学智能家居原理与控制；
四、学电子设计(数字电路、模拟电路、嵌入式编程、PCB印刷电路板设计、计算机接口应用)；
五、学电气设计(PLC编程、电机拖动、步进电机、伺服电机、低压电器控制)；
六、学机械设计(力学、机械原理、机械制图、制造工艺、CAD应用、SOLIDWORKS应用)；
七、学软件编程(C/C++语言、数据库、网络编程、ANDROID环境APP开发、摄像头编程)；
八、学心理学(心理学基础、性格、习惯、表情与心理、肢体语言与心理、声音语言与心理)；

学完这些之后，买计算机&C/C++编程环境、买数据库软件、买CAD/SW开发软件、买工业探头摄像头、买局域网组网器件:网线.路由器.水晶头.网线测试仪.网线压线钳、设计上位机软件、买嵌入式开发板&设计下位机嵌入式程序、设计控制电路SCH与PCB&按元器件清单采购电子元件、买卡尺.卷尺.真尺.角尺.各种标准紧固件&设计机械图纸、加工机械零部件、采购各种信号线缆及动力线缆、采购常用钳工工具&电动工具&氩弧电焊机、采购电子开发用仪器仪表:数字万用表、数字示波器、任意波形信号发生器、电烙铁等电子常用工具。

前提是：学好上述1-8条、精通上述各种软硬件工具、动手能力要超强！

这样，就可以完成你的想法了。

希望对你有用，一家之言，仅供参考！~