大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程教程初学入门的问题，于是小编就整理了1个相关介绍编程教程初学入门的解答，让我们一起看看吧。
想自学人工智能编程,怎么入门？
首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？学，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……
编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。
但是，现在因为人工智能的火起来的python语言，就有很多人学习它，也有很多人说它语法简单，易学易上手，这个说法没错。也有人说它是新手学习最好的语言。确实，没有严谨的语法，可以说是“为所欲为”。JAVA写100行代码，它可能只需要写20行。
只不过，我还是说说我想说的主角吧！它是C语言，为什么是它的，因为你只有学会它，再学C++和JAVA就容易得多，可以说很快带你成为一名程序员。当然，不是绝对的。
而学习Python也并非不可，只是它不同与C/C++和JAVA。学会以后，再回头看C，感觉不是一个世界的。
希望这份答案能对你有帮助。
第一先学习python， 了解python的一般语法， 跟着视频学习下pytorch
第二大量阅读，通过百度关键字搜索人工智能相关概念，了解人工智能的基本概念
第三找准一个方向，深入了解，大量阅读博客
第五通过找准的方向，去人工智能竞赛页面开始写一些算法
第六加入一些人工智能的群，和大家多交流
先学计算机
然后需要学云计算和存储
可以编辑数据调用优先触发架构，信息搜索引擎和类比信息筛选算法，建立自主学习架构。
GitHub上，有个新发布的深度学习教程，叫PracticalAI，今天刚刚被PyTorch官方推荐，已经收获2600多标星。
项目基于PyTorch，是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步，都有算法示例可以直接运行。
新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。
到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。
这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。
PracticalAI里面的内容，分为四个部分，并将持续更新：
基础 (Basics)，深度学习入门 (Deep Learning) ，深度学习高阶 (Advanced) ，以及具体应用 (Topics) 。注：此处非直译。
· 基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。
有了这些，可以走进深度学习的世界了。
· 深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。
到此，以上就是小编对于编程教程初学入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程教程初学入门的1点解答对大家有用。
