0基礎學演算法

① 零基礎應該如何學人工智慧

1、打好基礎，學習高數和python編程語言 
高等數學是學習人工智慧的基礎，因為人工智慧裡面會設計很多數據、演算法的問題，而這些演算法又是數學推導出來，所以你要理解演算法，就需要先學習一部分高數知識。 先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。 再就是學習python編程語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智慧學習的基礎編程語言是非常適合的。一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。
2、階段晉升，開始學習機器學習演算法 
掌握以上基礎以後，就要開始學習完機器學習的演算法，並通過案例實踐來加深理解和掌握。機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的演算法。機器學習的演算法很多。很多時候困惑人們都是，很多演算法是一類演算法，而有些演算法又是從其他演算法中延伸出來的。還有很多機器學習的小案例等著你來挑戰，前面掌握的好，後面當然輕松很多，步入深度學習。
3、不斷挑戰，接觸深度學習
深度學習需要機器大量的經過標注的數據來訓練模型，所以你的掌握一些數據挖掘和數據分析的技能，然後你再用來訓練模式。在這里你可能會有疑問，據說深度學習，好像有很多神經網路，看著好復雜，編輯這些神經網路那不是太難了，你大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經把這些神經網路模型封裝在他們各自的框架裡面了，你只需要調用就可以了。 

② 如何零基礎自學計算機

自學計算機的話首先需要你了解怎麼開機關機存儲文件這些最基本的計算機操作。打好基礎，學計算機為了就業需求的話有兩個發展方向：計算機服務崗、計算機研發崗。

研發崗，如果你的目標是學成後高薪就業，那麼就一定要打好基礎，把專業知識學扎實，想去應聘互聯網公司或者傳統軟體公司的高薪軟體工程師的崗位，那麼這條模擬科班的路線要走好。

1，通讀《大學計算機》教材，簡單了解即可；

2，先接觸一門計算機編程語言；

3，系統學習編程開發課程；

4，學好一門面對對象的語言；

5，確定學習的方向了，比如

Java＋OS＋計算機網路→Android方向

C→obj-c＋OS＋計算機網路→iOS開發

Java→JavaEE方向

OS+計算機網路＋C/Python→運維方向

JavaScript+HTML/CSS+計算機網路→前端開發

數據結構與演算法＋C/C++→初級演算法工程師

編程方向的課程學起來還是有難度的，建議還是找專業的計算機培訓機構系統學。其實即使是其它專業方向，自學的方式都是有一定難度的，對於所需學習課程的類別順序及深度都難以把握。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

③ 零基礎編程學什麼

零基礎編程學習內容如下：

第一：Python基礎語法階段。Python基礎語法階段的學習難度相對比較小，但是如果計算機基礎比較薄弱，需要多做一些實驗，以便於盡早建立自己的編程思想。學習Python的過程中除了要多做實驗之外，還需要重視多與技術專家交流，可以充分利用互聯網資源。

第二：機器學習階段。機器學習不僅是大數據分析的兩種主要方式之一，也是人工智慧領域的六大研究方向之一，所以學習機器學習還是比較重要的。在掌握Python語言之後，可以直接學習機器學習領域的一些經典演算法，然後通過Python語言來完成演算法實現和演算法訓練等過程，進而逐漸掌握機器學習的步驟。

第三：大數據平台階段。學習大數據知識一定離不開學習大數據平台，初學者可以從Hadoop、Spark開始學起，雖然內容相對比較多，但是可以參考的學習案例也比較豐富，所以並不會遇到太大的學習障礙，對於學習能力比較強的人來說，也完全可以自學。

建議

重視基礎，才能走的更遠很多人覺得學習編程只需要剛才我說的那幾步，學習語法、寫簡單demo，然後學習高級特性，最後著手做項目就可以了。但是這只是最初級的程序員，離開這門語言，他們可能就什麼都不剩下了。

沒有計算機基礎的支撐，他們不明白計算機網路的原理，不知道為什麼要考慮網路編程，不明白為什麼要考慮DNS、負載均衡，不知道操作系統的原理，就不能夠理解伺服器出問題時的根本原因，無法排查，不懂得數據結構和演算法，就不明白為什麼有的程序是這么寫的，有的集合類是這么設計的。

重視基礎，是每一個程序員都要做到的一點，離開基礎，其他的東西都是空中樓閣，基礎不扎實，你連談論技術時也不會有底氣，更別說談架構、談業務場景了。