人工智能产品经理入门指南

8月29日至8月31日在上海举办的2019世界人工智能大会，引起了媒体的广泛报道和社会的讨论。

在近年来，人工智能的概念在全世界急剧升温，相信在未来人类将由现在的互联网时代进入到AI时代。那么作为一名互联网产品经理，我们该如何由浅入深的学习人工智能呢？本文将和大家整体介绍人工智能的整体模块以及学习指南。

1. 人工智最适合用哪种语言开发？
2. 从哪里开始，学什么，有什么用？
3. 算法该如何学，数学该如何学习？
4. 如何实际动手去做，用什么工具？

（1）人工智能最适合哪种语言开发？

适合人工智能开发的5大语言分别是：

Python、C\C++、Lisp、Java、Prolog。在本文主要以Python进行讲解。在众多语言中，为什么Python最适合人工智能？有过编程语言的朋友再学习Python可能会觉得很简单，仅仅只需要过几遍语法基本上就能够上手。Python这门语言最大的特点是，简单。对于人工智能开发来说，可以通过各许多言进行开发，但只有Python是最高效的。多同样一种开发， 也许其他语言需要十行甚至一百行代码才能实现一个功能，而Python也许仅需一行就可以实现。

Pyton具有十分强大的数据处理功能，尤其在数据量巨大的情况下更有价值和意义，Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这是个库，其中NumPy提供了矩阵运算的功能，SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库，而这两个库就使Python具有和Matelab一样的数据处理能力了。Matplotlib库提供了绘图，可以实现数据的可视化，pandas是基于NumPy的一种工具，该库提供了高效地操作大型数据集所需的工具。而这四个库都需要我们单独安装，Python自身并不具备这些库。

随着Python成为人工智能开发的主流，各大公司开源工具库都有Python接口，并且都是主流。我们实际上干活都是使用这些库帮助我们完成了任务。虽然各大开源工具库有的不一定以Python作为主开发的程序，但是接口依然封装成立Python这也使得Python拥有了强大的工具库，成为了人工智能开发的一大优势。

（2）从哪里开始？学什么？有什么用？

对于Python这门语言本身的学习建议同学们，如果有其他语言的基础，那么Python语法过一遍即可。如果没有任何语言基础的前提下，建议初学的同学首先打好Python的基本功，把初级内容学好，对于高级一些的暂时先不去深入，语言只是一门工具，可以在未来的开发过程中，边深入学习Python边进行开发，最忌讳的是光看书而不做具体的实际操作。在Python中，有需要的库需要去运用，特别是对于人工智能的开发更是需要以大量的函数以及库支持。在此，不建议同学们去死记硬背，而要学会查找API根据实际需要的情况，在进行查看。

关于人工智能的学习，首先要学习的是：机器学习，这是人工智能整个知识板块中的核心重点也是基础。什么是机器学习呢？说白了就是你想让机器做什么事情，然后给它一大堆的数据，让它自己去学习，最后让它去模仿着做，并且实现你的目的。人工智能，机器学习这部分知识体系，实现方法包含了：算法、数据、程序、评估、应用等。

为什么机器学习对于人工智能如此重要？

机器学习是人工智能构建的根本，机器学习学习内容包含了：计算机视觉、语音识别、模式识别、数据挖掘、统计学习以及自然语言处理。通过对我们人类生活中，利用感官、视觉、听觉以及数据挖掘方面的模拟，最后构建人工智能的神经大脑。

如果机器学习想要通过以上情况大量的获取数据进行建模，完整的流程是：1）数据的收集与预处理。2)特征的选择与模型构建。3）评估与预测。

例如：首先，在机器的面前放置了两堆数据。第一堆是，诗词类相关的“大江东去，浪淘尽，千古风流人物”，“夕阳下断肠人在天涯”，“问世间情为何物，直叫人生死相许”等。第二堆，非诗词类：“王力宏由出轨了”，“今天出现了九个太阳”，“明天会世界末日”。

其次，机器则会自动的读取这些数据，并且转化成为机器可以识别的二进制语言，进行特征的提取。

然后，根据诗词类和非诗词类所具有的特性，划分一道分割线，让机器进行函数学习。

最后，给机器一个指令，让机器去指定的判断，如果判断成功并且达到一定的准确率，则学习到了一定的程度。假如：给机器输入“夕阳西下断肠人在天涯”，机器能够根据已有信息自动判断出是诗词类，而且准确率很高，则算学习成功。

机器学习，除了Python还要学点什么？

机器学习本质包含了数学原理推导与实际应用技巧，在机器学习中有很多经典算法，既然要学习，那就需要清除一个算法是怎么来（推导）以及如何进行应用的。

（3）算法该如何学，数学该如何学习？

数学对于整个人工智能的开发十分重要，对于技术开发人员来说，或者人工智能产品经理来说，则只需要大学数学基础即可。如果同学这时早已将大学数学还给了老师，那么不如在需要用到的时候，边学边查，学以致用。

机器学习和深度学习有什么不同？

机器学习是人工智能的基础，而深度学习则是在机器学习上面的进一步发展和延伸。深度学习不仅比机器学习的技术难度更大，同时应用和学习的范围也更加广更加深入。这是人工智能走向类人类，目前最可能实现的途径。但是就学习而言，因为机器学习是基础，所以先把基础打好，再学深度学习会更加的轻松，理解的更加深刻。

（4）机器学习如何去开发，利用什么样的工具？

机器学习最好以Python为开发语言，其次以Python库和函数作为开发的工具，并且融合算法原理推导，从零开始，对一个机器学习/深度学习算法进行推导，得出其最终的解法，评估参数对结果的影响等。