一些小孩子都在学机器人编程，真的有用吗？
记得以前求学时，自己会阅读一些课外的读物，如历史、计算机等。但是这些在父母眼中却是异类闲书，一切不能提高成绩的阅读都是多余的，而老师却让我们多做课外拓展阅读。因此，对于同一件事，在不同人的眼中，对其价值的判断是迥异的。
要判断一个东西有没有用，还要从其根本出发。它有用在什么范围，解决什么问题。机器学习，人工智能的核心，不是单单属于计算机专业，而是一门多学科交叉专业，未来应用会很广，很有前景。机器延伸了人的体力劳动，计算机延伸了人的脑力劳动。
小孩子学一点机器学习没什么不好，但是考虑到小孩子的接受能力，我想这机器学习不是那种很深奥的机器学习概念，而是机器学习有关的编程类，而且是可视化编程。相对与专业的机器学习来讲，简单很多。以本人的经验来讲，以前曾选修过人工智能，就是个大号玩具课，有点类似无人驾驶，不过是玩具车，车上装有感应器，设计规避障碍物，到达终点。其实这是用人工智能，与真正的底层开发还差远，小孩子的机器学习也是一样的，我猜也是用机器学习。如果小孩子有兴趣，可以当个兴趣来培养。
我认为小孩学习机器人编程就目前来说用处不大，因为人应该在什么年龄段做什么事，如果小孩自愿把机器人编程当一个兴趣爱好，那就随便玩玩也行，如果当一种发展方向，那没一点意义。
编程可以理解为好些方式，比如平时用的最多的C语言，可以写出好多的小程序，做出好多的控制系统。但它的本身只是一种工具，你如果只是熟练了一些语法，背下了一些指令，在算法方面很差，那基本上没啥意义。
就平时我们把空调设置成某种工作方式，那也可以称为编程，你把电视机设置成休眠模式也算一种编程，所以编程只是个名字，就像我们平时的扫地，做饭，上夜班等。
就像练武功的，同样是练太极拳，有的人可以飞檐走壁，而大多数人没啥基础，也可以说从来就没练过基本功，只会练个花架子，如果真要碰见个对抗，一下子就露马脚了，但表面上也是说：我在练太极拳。
那什么是机器人编程？那也是有很多种，就简单的机械手，也可以称为机器人，有视觉反馈部分，执行部分，控制部分，就可以被称为机器人了。但是这些东西都需要大量的硬件，包括复杂的电子电路，机械原理和复杂的计算，用到了好多的高等数学内容，材料力学，和硬件分析等，难道小孩中学内容还没学完就已经开始学这些东西了？有那种可能吗？
如果理论基础还差的很遥远，你练那编程有什么用？想建空中楼阁，那你得有根基啊，你以为真的可以在空中建个漂浮的楼阁，那就是在做梦，在空想。
所以说，小孩学机器人编程没一点用处，如果为了练个花架子，那也行，但你练那花架子有何用？还不如认真学习自己年龄段该学的基础知识，只有厚积薄发，才能有真正的进步，不然那就是自欺欺人，没任何用处。
首先我强调一点，现在的小孩编程，不是以前的语言程序，而是一种模块和图像，打个比方：让一辆小车走到跑到尽头再返回，是添加一个小车的图形模块，再给小车模块加上前进方向的箭头和前进的路程数字。总之是小孩很容易感兴趣的一种方式。其次还是看个人爱好，小孩感兴趣就去学一学，什么兴趣班不是学啊，再说孩子学画画就指望将来当画家吗？兴趣爱好，不打压就好。如果不感兴趣，也别强迫，毕竟我也只是个兴趣爱好！
少儿编程现在已经很火了，全国有很多少儿编程的机构，也有很多小朋友在学习。我孩子也学了一年多了。
要说学编程有没有用，首先我们要了解编程其实是一种语言，一种思维，一种逻辑习惯，它能帮助我们将问题简化，有逻辑、快速、高效的分析和解决问题。
孩子只要能用心的去学，思维能力和逻辑性都会有很大的提高，这对于他们在平常的学习和生活中思考问题都是很有帮助的。
对于小孩儿来说。还是要看他是否喜欢，很多小孩儿学起来就显示出很大的兴趣，也有很多小孩并不觉得有趣，这样的孩子家长也没必要强迫他去学。
未来的社会一定是人工智能的时代，全世界很多的国家都从小学就推行编程教育，早点接触编程的小孩，未来或许比没学过编程的孩子会更有竞争力。
家长的思维和眼界一定会影响孩子的将来，如果可以，我觉得让孩子早点儿接触编程对孩子有利无害。
应该怎样一步步地学习人工智能？谁有成功的经验可以分享？
成不成功我也在路上但是已经成为一个学习人工智能必经的道路。首先要学好英语，优秀的论文都是英文的，如果看到中文论文说白了已经成了经典论文了。学好基础理论知识包括：线性代数、概率论、高等数学（大学最基本的数学理论课程）；python超级强悍的变成环境（推荐pycharm，有能力可选择专业版本 ），适合我这样的调包狗，python简单易读，入门快速；python环境下会使用tensorflow，简直就是顺水推舟。学好计算机的算法，绝大多数都是大量经验总结出来的规律还有一些计算机逻辑方面的规律；深度学习和机器学习，深度学习好比机器学习的儿子，学习的针对性更强，运用的领域更有代表性，在机器世界方向深度学习真的是大有作为。对于大场大神已经做好的框架首先烧三根香表示摩拜，然后可以直接运用，最主要的是懂得框架内的运行机理，可方便我们对函数模块进行优化。
人工智能是一个工程量很大的系统性科学，我们要学习的领域也太多，以上列举的偏深度学习（机器视觉、自然语言处理等领域），当然人工智能必然是分为感性和理性两个模块，感性模块就需要我们人类通过心理学等课程对计算机进行培养了，不过难度更大，我们需要走的路很长，人类感性密码太那破解，我们还要努力。
人工智能本质就是使用机器学习算法，通过数据挖掘来训练出最优的算法模型，然后逐渐应用到人们的日常生活中，提升人们的生产效率，我读研的时候就是数据挖掘专业，这里分享一下我当初学习机器学习算法的经验。
新手刚开始学习机器学习算法，建议可以先看《机器学习实战》这本书，这本书讲解了机器学习一些基础算法，同时将算法应用到一些比较简单的场景，算法核心思想通过python语言去实现了部分算法，新人在入门机器算法时，肯定还是希望能够结合代码来理解算法的核心思想，这样以后使用算法时，也能快速编写出来。
《统计学习方法》这本书就是纯讲基础机器学习算法的理论了，SVM、线性回归、决策树、K-means等算法。这些算法都是为未来你研究其他更深奥的机器学习算法做准备，比如神经网络。你可以仔细阅读《统计学习方法》这本书，它讲解的概念都很基础，也没有过多的数学公式，这对于新人理解来说，有很大的帮助。
说实话，只从书上看一些机器算法还不够，仅仅是对一些机器学习算法基础概念了解。你在看书的时候，肯定有一些不懂的地方。看完书籍之后，我推荐你去看吴恩达老师的机器学习课程，在网易公开课上面就可以查到。
我个人之前学机器学习算法的时候，看了一些。个人感觉吴恩达老师讲解的非常详细，同时会结合具体的实例来讲解。当时他在课上演示了使用机器学习算法来进行无人驾驶的实验，当时我就觉得原来机器学习算法这么厉害，还可以这样。你在听课的同时，希望你能够仔细的记录机器学习笔记，有些地方需要你下课之后，再继续查阅资料学习。
学习了机器学习算法，可以开始通过具体项目实战来加强自己在机器学习方面的经验，对于大学生来说，参加机器学习算法类比赛是一种锻炼机器学习项目很好的方式，现在很多互联网大厂也比较看重你的比赛经历。
比较被认可的机器学习算法类比赛有，天池大数据竞赛、DataCasle、Kaggle这三种。天池大数据竞赛是阿里巴巴进行主办，主要结合阿里的一些场景和数据，来吸引更多同学加入，如果你能够在天池大数据竞赛拿到奖，阿里对于这个奖还是非常认可的。当然，DataCasle和Kaggle的比赛经历也不错，对于新人，项目经验对于你来说，会更加重要。
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