人工智能可以自学吗？

　　由于人工智能设计了许多数据和算法问题，这些算法是由数学引导的，理解算法需要先学习一些高数知识。

　　首先学习高等数学的基础知识，从基础的数据分析、线性代数、矩阵等入门，只有有基础才能积累，不能逻辑地一起学习。

　　另外，学习python程序设计语言，Python具有丰富强大的库，非常适合人工智能学习的基础程序设计语言。

　　2、阶段升级，开始学习机械学习算法实践训练。

　　掌握以上基础后，开始学习机器学习的算法，通过案例实践加深理解和把握。还有很多机器学习的小案例等着你去挑战，前面掌握得很好，后面当然很容易，深入学习

　　3、不断挑战，接触深度学习。

　　深入学习需要机器大量标记的数据来训练模型，掌握数据挖掘和数据分析的技能，然后用于训练模型。在这里，你可能有疑问。据说深入学习，好像有很多神经网络，看起来很复杂，编辑这些神经网络并不难。请放心。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，只需调用即可。

　　4、不断实战，曾倩自己的实力经验。

　　实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多练习，不断验证自己的理论，更新自己的技术。有条件的话，可以从某个项目的前期数据中挖掘，进行中间模型的训练，制作有趣的原型，跑步整个过程。恭喜你。已经有人工智能初级工程师的水平了。