0基础学算法

① 零基础应该如何学人工智能

1、打好基础，学习高数和python编程语言 
高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。 先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。 再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
2、阶段晋升，开始学习机器学习算法 
掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习。
3、不断挑战，接触深度学习
深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。 

② 如何零基础自学计算机

自学计算机的话首先需要你了解怎么开机关机存储文件这些最基本的计算机操作。打好基础，学计算机为了就业需求的话有两个发展方向：计算机服务岗、计算机研发岗。

研发岗，如果你的目标是学成后高薪就业，那么就一定要打好基础，把专业知识学扎实，想去应聘互联网公司或者传统软件公司的高薪软件工程师的岗位，那么这条模拟科班的路线要走好。

1，通读《大学计算机》教材，简单了解即可；

2，先接触一门计算机编程语言；

3，系统学习编程开发课程；

4，学好一门面对对象的语言；

5，确定学习的方向了，比如

Java＋OS＋计算机网络→Android方向

C→obj-c＋OS＋计算机网络→iOS开发

Java→JavaEE方向

OS+计算机网络＋C/Python→运维方向

JavaScript+HTML/CSS+计算机网络→前端开发

数据结构与算法＋C/C++→初级算法工程师

编程方向的课程学起来还是有难度的，建议还是找专业的计算机培训机构系统学。其实即使是其它专业方向，自学的方式都是有一定难度的，对于所需学习课程的类别顺序及深度都难以把握。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

③ 零基础编程学什么

零基础编程学习内容如下：

第一：Python基础语法阶段。Python基础语法阶段的学习难度相对比较小，但是如果计算机基础比较薄弱，需要多做一些实验，以便于尽早建立自己的编程思想。学习Python的过程中除了要多做实验之外，还需要重视多与技术专家交流，可以充分利用互联网资源。

第二：机器学习阶段。机器学习不仅是大数据分析的两种主要方式之一，也是人工智能领域的六大研究方向之一，所以学习机器学习还是比较重要的。在掌握Python语言之后，可以直接学习机器学习领域的一些经典算法，然后通过Python语言来完成算法实现和算法训练等过程，进而逐渐掌握机器学习的步骤。

第三：大数据平台阶段。学习大数据知识一定离不开学习大数据平台，初学者可以从Hadoop、Spark开始学起，虽然内容相对比较多，但是可以参考的学习案例也比较丰富，所以并不会遇到太大的学习障碍，对于学习能力比较强的人来说，也完全可以自学。

建议

重视基础，才能走的更远很多人觉得学习编程只需要刚才我说的那几步，学习语法、写简单demo，然后学习高级特性，最后着手做项目就可以了。但是这只是最初级的程序员，离开这门语言，他们可能就什么都不剩下了。

没有计算机基础的支撑，他们不明白计算机网络的原理，不知道为什么要考虑网络编程，不明白为什么要考虑DNS、负载均衡，不知道操作系统的原理，就不能够理解服务器出问题时的根本原因，无法排查，不懂得数据结构和算法，就不明白为什么有的程序是这么写的，有的集合类是这么设计的。

重视基础，是每一个程序员都要做到的一点，离开基础，其他的东西都是空中楼阁，基础不扎实，你连谈论技术时也不会有底气，更别说谈架构、谈业务场景了。