如何學習人工智能開發？

第1步：學習人工智能

從這個課程的大型匯集，面向學生和教授的專門資源，以及研究文章、在線研討會和教程的圖書館起步。

1.1機器學習。掌握監督學習算法、機器學習重要概念等的實踐知識。

1.2深度學習。學習深度學習的基礎知識，神經網絡架構、卷積網絡架構和循環網絡架構的基本原理，及其他。

1.3利用 TensorFlow的應用深度學習。了解如何使用最流行的機器學習框架用 Python構建神經網絡應用程序。

第2步：探索框架

使用最流行的軟件框架來開發現已針對英特爾? 硬件優化的機器學習應用程序，以提供更快的速度和更高的準確性。

2.1TensorFlow學習。這款來自谷歌的開源軟件庫配備針對英特爾? CPU 的優化以提高速度。

2.2Caffe學習。利用這款面向機器學習的框架創建功能強大的應用程序，縮短開發時間。

2.3BigDL學習。在可在現有 Spark 或 Hadoop群集之上運行的 Apache Spark程序上執行分布式深度學習訓練。

第 3 步：開發人工智能應用程序

使用英特爾? 硬件實現跨 CPU、VPU、FPGA、臺式機和筆記本電腦的快速推理和訓練。

3.1英特爾? DevCloud。訪問這個英特爾? 至強? 可擴展處理器支持的免費云計算集群，用于機器學習和深度學習訓練及推理的項目。

3.2利用英特爾? FPGA 進行深度學習推理。掌握在強大的英特爾? FPGA 上實行高速機器學習推理應用程序工程的過程。

3.3電腦上的人工智能。在筆記本電腦、2 合 1 設備和臺式機上，利用英特爾? 處理器和英特爾? 處理器顯卡驅動基于推理的應用程序。

以上資料摘自與Intel官網（https://software.intel.com/zh-cn/ai/get-started），該網站提供詳細的學習視頻及文檔內容，方便有興趣的人更快速的學習人工智能開發。