人工智能培训班哪个好?人工智能怎么学习?

人工智能教育推荐：新东方、好未来、创新奇智、思必驰、图普科技。

1、新东方

新东方，全名北京新东方教育科技（集团）有限公司，总部位于北京市海淀区中关村，是规模最大的综合性教育集团，同时也是教育培训集团。公司业务包括外语培训、中小学基础教育、学前教育、在线教育、出国咨询、图书出版等各个领域。除了以投资方式参与之外，2017年新东方在AI方面的大动作，就是和科大讯飞合作推出一款学习产品。

2、好未来

好未来的前身即学而思，由张邦鑫创立，2013年8月19日正式更名为好未来，是知名的中小学教育机构。好未来秉持用科技推动教育进步的使命，致力于让每个人都能享有理想的教育。

3、创新奇智

2018 年 3 月，“创新奇智”人工智能商业公司宣布成立。创新奇智致力于利用最前沿的人工智能技术为企业提供 AI 相关产品及商业解决方案，通过 AI 赋能助力企业客户及合作伙伴提升商业效率和价值，实现数字化转型。专业团队聚焦零售、保险、制造等领域，携手行业领先企业与合作伙伴共同提升在AI 时代的行业竞争力。

4、思必驰

是一家语音技术公司。2007年，思必驰创立在英国剑桥高新区，是拥有人机对话技术，国际上极少数拥有自主产权、中英文综合语音技术(语音识别、语音合成、自然语言理解、智能交互决策、声纹识别、性别及年龄识别、情绪识别等)的公司之一。

5、图普科技

成立于2014年，是一家专注于计算机视觉的国家级人工智能高新技术企业，聚焦于图像识别云服务。公司总部位于广州，在杭州、北京、深圳均设有分公司。公司目前已经落地互联网、商业智能和安防教育三条产品线，其中互联网产品线为众多互联网公司提供内容审核服务，已经占据国内市场的60%。

人工智能培训机构学习的优点：

1、解决了学习过程中的大多数疑问和难题。

2、过滤掉了无用的技术信息。

3、有专业的团队规划学习。

4、更有学习氛围，学习效率更高。

通过查询相关资料显示：人工智能培训班：中科同创人工智能。中科同创人工智能培训班价格低教学品质较高，比较负责任是较好的培训班。人工智能是发展的一种趋势，也是改善人们生活质量的有力手段。具体消息可关注官方网站，获得第一手权威信息。

中科同创人工智能、北大青鸟。
1、中科同创人工智能培训班价格低教学品质较高，比较负责任是较好的培训班。人工智能是发展的一种趋势，也是改善人们生活质量的有力手段。
2、北大青鸟是是一个主营IT，以及人工智能等方面培训的机构组织，该该培训机构内，有着专业的各种设施，与大量的实际案例资料，是比较好的培训班。

北大青鸟和达内教育。
1、北大青鸟是由北大青鸟集团与印度阿博泰克公司(APTECH)合资成立的人工智能培训机构，有优质雄厚的教育资源和背景。
2、达内教育是中国人工智能培训育的领先机构，是中国最大人工智能培训机构，师资力量相当雄厚。

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。

第一步：复习线性代数。（学渣的线代忘了好多-_-||）

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；

广告：边看边总结了一套笔记 GitHub – zlotus/notes-linear-algebra: 线性代数笔记。

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。课堂笔记在：CS 229: Machine Learning (Course handouts)，同样非常详细。

广告：边看边总结了一套笔记 GitHub – zlotus/notes-LSJU-machine-learning: 机器学习笔记

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。

广告：作业参考 GitHub – zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises: Machine Learning by Andrew Ng from Coursera

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的课程视频 CS231n Winter 2016 – YouTube ，李飞飞教授的课，主讲还有Andrej Karpathy和Justin Johnson，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）。课堂笔记的翻译可以参考 智能单元 – 知乎专栏，主要由知友杜客翻译，写的非常好~

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，不知道是不是我的幻觉……要注意的是讲师A.K的语速奇快无比，好在YouTube有自动生成解说词的功能，准确率还不错，可以当字幕看。

广告：作业参考 GitHub – zlotus/cs231n: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (winter 2016) （我的在作业的notebook上加了一些推导演算哦~可以用来参考:D）