有问题就有答案
Q1：没有编程基础能学人工智能吗
0基本需求是什么？学习编程，但不要只学编程。首先，学习编程很难。你应该知道编程是一个非常宽泛的概念。计算机编程中的语言形式有很多，包括最低级的机器语言(因为太难而被淘汰)、低级语言“汇编”(经常解决一些与硬件系统直接相关的问题)、代表“C语言”的中间语言(一种流行的低级、基础、面向过程的编程语言，也是很多程序员学习编程的入门语言)、代表Java的高级语言。首先你要明白人工智能确实需要编程，但是编程和人工智能有很大的差距。简单理解一下，虽然你是编程大师，但也只能算是本科，能做人工智能的，可以和爱因斯坦这样的伟大科学家相比。所以学编程的时候请不要担心。在学习编程之初，人们倾向于学习C语言。书店里有很多教程。大多数编程初学者会选择谭浩强写的C语言教程。虽然谭浩强的书写得很好，但他的编程意识和习惯很老，有些还不够准确。所以，如果能选择一些国外最新的英语教材就更好了。其实这一行的水很深，对初学者不能说太多，因为会有一段时间不清楚，主要看自己的学习能力。很多事情都需要自己去探索，自己去看。当然，如果你能有一个向导来帮助你就更好了。祝你学习进步。
Q2：没有语言基础能学人工智能吗？
其实我觉得语言基础跟学习人工智能本身是没有什么关系的，因为人工智能是属于计算机专业，所以跟语言本身是没什么联系的
Q3：零基础学习人工智能合适吗
人工智能处于高速发展的状态， 如果想转行或者想从事AI这个行业都是不错的选择，有数据显示，2017年AI技术类工程师的招聘量是2014年的8.8倍，远高于全部IT技术岗位的招聘量增速，而我国人工智能人才缺口至少在100万以上。零基础学习人工智能AI完全没有问题，26日，华为在北京举行人工智能工程师认证（HCNA-AI）发布会，华为与在场100多名教育界、学界顶尖专家，华为授权培训合作伙伴智汇云校、学生代表、媒体记者以及人工智能技术爱好者，围绕“学无止境 AI创未来”的主题。向左转|向右转就人工智能技术未来发展方向和人才培养等维度，深入探讨共同打造人工智能人才生态，加速人工智能产业发展、支持行业数字经济转型，共话美好智能世界。华为现在已经开始这方面的学习课程，还提供专业的AI认证，对于零基础的学生或者正在想学习AI小伙伴是一个不错的选择。但是因为人工智能属于新兴领域，很多人并不是很了解甚至可能是零基础。学习起来就比较吃力，学习难度也会增加。最好选择一个比较专业的学习机构，这样你不仅能够快速学习到大数据AI方面的知识，还能拥有一本专业的AI证书。向左转|向右转目前这方面的讲师也如雨后春笋一样大量出现，也造成了质量良莠不齐的情况。所以零基础的程序员或者其他职业的小伙伴一定要擦亮双眼。选择华为HALP智汇云校，我就是从云校获取到的HCNA AI的证书，你们可以去解一下！
Q4：没有Python语言基础可以学习深度学习吗？
Python学习路线。第一阶段是Python基础和Linux数据库。这是Python的起步阶段，也是帮助零基础学生打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则和变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL用法、协调等知识点。学习目标：掌握Python基本语法，具备基本编程能力；掌握Linux的基本操作命令，掌握MySQL的高级内容，完成银行ATM系统、英汉词典、歌词解析器等项目的实战。第二阶段是WEB全栈。这部分主要研究Web前端的相关技术，需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask Template、数据库操作、Flask Configuration等知识。学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，从而完成数据监控后台项目。第三阶段是数据分析和人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点。你需要掌握数据捕获、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页捕获、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。学习目标：掌握爬虫、数据采集、先进的数据组织和算法以及人工智能技术。可完成爬行动物攻防、图片拼接、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段性项目。第四阶段是高级阶段。这是一个Python高级知识点，需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等等。学习目标：掌握自动化运维及区块链开发技术，完成自动化运维项目、区块链等项目。按照上面的Python学习路线图学习后，基本可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，要想在企业竞争中迅速成为精英人才，需要好的老师指导和更多的项目积累实践经验。自学本身难度大，一步步学完一定要全面扎实。想要有针对性的学习哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的有针对性学习需要的模块，可以多了解不同的视频。
Q5：零基础的人去学人工智能难吗，应该从哪方面入手比较好？
我认为很难，因为这个学科专业性比较强，真要想学的话，那就只能从理论开始入手了。
Q6：人工智能0基础学习好学吗？
1.打好基础。学习高等数学和Python编程语言，高等数学，是学习人工智能的基础。因为数据和算法的很多问题都是在人工智能中设计的，而这些算法又是从数学中衍生出来的，所以想要理解算法，首先需要学习一些高等数学知识。首先，把高等数学的基础知识学透，从基础数据分析、线性代数、矩阵等方面入手。基础有了才会一层一层积累，没有逻辑是不可能一个一个学的。然后学习python编程语言。Python拥有丰富而强大的库，非常适合作为人工智能学习的基础编程语言。一方面，Python是脚本语言，简单，可以用记事本写，写完后可以用控制台运行；另外Python的效率非常高，比java、r、matlab都要高。虽然matlab中有很多软件包，但效率是四个中最低的。2.阶段提升，开始学习机器学习算法。掌握了以上基础之后，就要开始学习机器学习算法，通过案例实践加深理解和掌握。机器学习无疑是数据分析领域的一个热门话题。许多人在日常工作中或多或少地使用机器学习算法。机器学习有很多算法。很多时候人们都很困惑，很多算法是一种算法，而有些算法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去挑战。你可以在前面很好地掌握它们，但在后面肯定要容易得多。不如深度学习。3.不断挑战，接触深度学习深度学习需要从机器中获取大量的标记数据来训练模型，所以你必须掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后才能用它们来训练模型。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。看起来很复杂。编辑这些神经网络并不太困难。你可以放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司都把这些神经网络模型打包在自己的框架里，你只需要调用它们。4.继续战斗，提升自己的实力和经验。当你掌握了基本的技术理论，就应该开始多练习，不断验证你的理论，更新你的技术。找一个开源框架，自己训练深度神经网络，自己写代码，多做一些人工智能相关的项目。有条件的话，可以从项目前期的数据挖掘，到中间的模型训练，做一个有趣的原型，可以贯穿一整套流程。恭喜你，你已经具备了人工智能初级工程师的水平。5.找到自己的兴趣人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等。但生命是有限的。你必须选择一个方向深入学习，这样你才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。