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目前人工智能領域依然處在行業發展的初期，這個過程中有大量的知識體系需要完善，有大量的研究方向需要驗證，所以目前人工智能領域的研發人員多以中高端人才為主（研究生以上）。
對於普通計算機專業的畢業生來說，如果要想在人工智能領域做出一定的成果（所謂的中牛），首先要做的事情就是要到達人工智能領域的技術邊界，然後再考慮如何進行突破。要想到達人工智能領域的邊界，首先要選擇一個具體的研發方向。
目前人工智能領域的研究方向集中在自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學六大部分，這六大部分互有聯繫又各成體系。所以，首先要選擇一個主攻方向，然後補齊基礎知識，包括數學、計算機學、人工智能基礎等內容，雖然這些內容比較多，但是隻要有一個系統的學習計劃是可以基本掌握的。通常情況下，如果有一個比較好的數學和計算機基礎，人工智能基礎知識在一年左右是可以入門的。看兩個搜索的描述：
接下來在進行具體方向研究時才是真正的難點，對於自學者來說，如果沒有實際的項目作為支撐，或者說沒有導師進行具體的研發路線指導，要想到達技術邊界難度是非常大的，或者說幾乎不可能。這個步驟不是時間可以解決的問題，自己摸索會遇到非常多的障礙，往往是事倍功半。
所以，目前人工智能領域的科技公司在人才的爭奪上非常激烈，尤其是人工智能領域的高端人才更是“一將難求”，因為一個頂級人才往往能決定整個研發團隊的高度，也會帶出一批高水平的研發人員。
因此，對於初學者來說，加入一個成熟的人工智能團隊，或者讀研都是比較現實的選擇。要想通過自學的方式達到一定的高度，無疑是閉門造車。
作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟件體系結構、大數據、人工智能相關領域，有多年的一線研發經驗。歡迎關注作者，歡迎諮詢計算機相關問題。
IT人劉俊明
E猿數據
這個領域是新興領域，要看悟性和想象力，是一個藍海，對於個人來說要看每個人的個人情況，有的可能會做的很好，有的可能找不到感覺，因人而異。
David輕風
需要理工本科或以上的硬性指標，因為很多知識必須數學來支撐
