大家都知道，人工智能是一個跨學科、跨領域的雜交學科，具體的人工智能定義也尚不明確，但未來的趨勢肯定是人工智能使人們的生活變得更美好、更便捷，于是許多小伙伴想學習人工智能，其實看似人工智能比較雜多，無從下手，我們只要從以下7個階段著手即可，讓自己有一個明確的學習思路。

階段一：高等數學

人工智能的基礎，其中高等數學是必需必會的。而高等數學則包括數據分析、概率論、線性代數及矩陣、凸優化等。良好的數學基礎，也是有利于以后同學們在后續的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內容。同時對于AI研究尤為重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率論”實現的。

階段二：python的高級應用

需要對python的高級應用。python語言在人工智能上有著不可或缺的地位。機器學習則是非常的復雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設置數據源及內部和云部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數據管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕松。

階段三：機器學習

開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多復雜的算法，通過算法對數據進行分析和進行學習。然后對現實的情況作出判斷并對其進行回應。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數據，然后進行算法分析，最后識別為文字顯示在你的設備上。

階段四：數據挖掘

進行數據挖掘對數據進行收集分析。顧名思義，數據挖掘就是對數據進行挖掘，通過算法對數據進行收集然后分析，模擬人的原始學習形態。而數據挖掘涉及到了很多的知識，比如數據庫技術、機器學習、統計學、數據倉庫技術等。

階段五：深度學習

深度學習。深度學習則是機器學習的一個分支，是實現機器學習的技術，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應用。從TensorFlow、BP神經網絡、深度學習概述、CNN卷積神經網絡、遞歸神經網、自動編碼機，序列到序列網絡、生成對抗網絡，孿生網絡，小樣本學習技術等方面講解深度學習相關算法。

階段六：自然語言

自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學和人工智能領域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們人類的獨有的特權。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂并能處理自然語言。

階段七：圖像處理

圖片處理就是計算機通過獲取圖像并對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。已經廣泛地應用到各個領域。

結語：學習人工智能就像一個永無終點的馬拉松一樣，是一個長期的過程，而且深不見底，我們作為大多數人中的一員，應該穩扎穩打，將理論框架與實際項目相結合，把人工智能這門課程學好。創客學院有人工智能的職業課程可幫助大家提升，只要努力，光明高薪的前途正等待著你！