業(yè)余愛好的話，最好把算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學好，這是基礎(chǔ)，最好有良好的編程水平，多思考什么才是智能這個問題，對實際的一些問題或者經(jīng)典的問題提出自己的解法，然后去實現(xiàn)，逐漸地就會找到自己對人工智能的理解。。畢竟這只是一個概念，沒有人知道它確切的實現(xiàn)方法

人工智能是機械和控制的結(jié)合，如果你有計算機本科的背景的話，可以再學習一些機電方面的內(nèi)容，人工智能比較高端，本科期間接觸的還是不多的，入門可以看機電專業(yè)的本科課程，深入的話就要看研究生相關(guān)專業(yè)了。

想要學習人工智應(yīng)該怎么入門：業(yè)余愛好的話，最好把算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學好，這是基礎(chǔ)，最好有良好的編程水平，多思考什么才是智能這個問題，對實際的一些問題或者經(jīng)典的問題提出自己的解法，然后去實現(xiàn)，逐漸地就會找到自己對人工智能的理解。

一、有關(guān)人工智能的介紹：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”，也可能超過人的智能。

二、研究價值：例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。

通常，“機器學習”的數(shù)學基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經(jīng)驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”?；蛘咴賴栏褚恍﹣碚f，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質(zhì)變”，很難從一種“質(zhì)”直接到另一種“質(zhì)”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經(jīng)驗和創(chuàng)造。這是智能化研究者夢寐以求的東西。