初期还是需要老师的引导。因为初期人工智能的数据量仅在具体领域有深入，例如阿尔法仅仅在围棋领域独步天下，但不能跨越了。大家都听过李永乐老师的课程，其最大的特色就是“宽度”及通过一个或几个知识点而引发对关联的其他学科门类的联想用于解释或解决。
中期人工智能，会随着数据量的再庞大+自我学习就会逐渐形成“体系”。例如，对标李永乐老师的课程，大量学习、分析、再重构、再对比、再学习、再分析、再对标比对……逐渐逼近人的习惯！这也仅是对某个大V老师的，若对全世界最优秀的人进行如此学习、分析，则逐渐形成自己的体系。
后期人工智能。经过了中期大数据+自我学习，并且该过程会一直不间断往复，并同时分析学习者（真实的人）的反馈，再调整“授课”节奏，必将会是针对性的个性化教学，而且学识渊博、旁征博引、环境再塑造，引导学习者通过各种可能性推演最优方案……
人工智能，只要数据量足够庞大，必将势不可挡！唯一的问题就是人工智能***。
仅为一家言并且书写时间较短，不能充分论述。不代表正确！
首先，当我们学习一个陌生内容时。我们要做的就是全面了解这个领域。这个是什么，它的作用是什么，它的学习路径是什么，怎么系统的学习。当然了，了解的途径也是许多的，比如网上搜索，或者请教这个领域的大牛，当然了，也不是每个人都能接触到大牛，但我们总有不少的圈子吧，比如各种技术讨论***流群，多问问别人，都说我们技术人是乐于分享的，前提是你把问题精确的说出来。俗话说，选择大于努力，如果选对了方向，我们可以轻松许多，可以少走许多弯路。
了解了这个领域后，我们要做的就是全面系统的学习，这个至关重要，我们常见一些培训机构为了拉新，常常将一小部分内容拿出来搞一个课程。名字倒是起的挺响亮的，比如多少个小时学会 XXX，多少天学会 XXX，其实，当你一头扎进去的时候，你已经输了，为什么怎么说呢，原因在于，这个课程无头无尾，竟挑一些有的没的事情说事。这种课程学了还不如不学，因为你听的云里雾里，对你没有实质性的帮助。
那么，怎么进行系统的学习呢，第一买书，买这个领域优质作者的书，他们往往将知识系统全面的整理出来了。当然了，我们也有可能买到垃圾书，那怎么辨别呢，这个还真有点难的。但是，在我们前边了解了这个领域的知识点后，再对照着书的目录进行对比，如果该有的知识点基本都讲了，那么，这本书基本就算还不错。至少不是一本烂书。或者向别人咨询，找信的过的朋友，或者信赖的博主推荐。
除了买书外，我们也可买专栏，挑选的标准跟前边买书差不多。这里推荐「极客时间」，当然了，购买是需要钱的，如果不想破费，也可向「闲鱼」，「B站」找找。
回到问题本身，不要妄图想着靠自己就能熟练某个技能，当我们买了某本书/专栏后，作者本身就是我们的老师，只不过没有面对面的互动。学习技能靠自己自律固然没错，但如果有人指点一下，我们可以更好的入门，我们常说，从入门到放弃，就是找不到学习的方法，当没有正向的反馈后，我们的热情就会逐渐消磨掉了。所以，在自己努力的情况下，多请教别人，不懂就问，当然了，简单的问题，可自行搜索，如果找不到答案，再询问更好，这样别人也知道你的努力，你学习的热情。这样别人更乐于帮你。
