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如何学习人工智能？

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人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。机器学习的算法有比如：非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。
（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。
（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。
深度学习在哪里可以学习？

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余秋雨先生说，在闲暇时，不管你在码头、在田间、地头，当你静静的读一本书的时候，你的格调将从此不同！首先，深度学习要来自于你生命深度的自觉！你自觉想学，什么地点，什么时候都不是问题，毛主席在喧闹街市，依然可以旁若无人的学习；渴望考研成功的人，在昏暗的宿舍楼楼梯拐角处，依然可以学习！其次，深度的学习，来自你生命深处浓厚的兴趣！大家可能看见过报道，农民工爬在地上，依然在心无旁骛的临摹着王義之、兰亭序，只要是你的生命深处的兴趣，在哪里都可以学习！第三，现在公园，图书馆，博物馆，朗诵者协会，会馆，都是不错的深度学习的地方！第四，即使没这些条件，拿起手机，打开今日头条，搜索你想学习的内容和教程，一切都会找到，也可以静静的躺在床上学习几小时了！[捂脸] 。
从零开始，如何学习数据挖掘？

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这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。