用戶5165347720314
作為一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
從大的技術層面來看，人工智能的知識體系主要涉及到六個大的學習方向，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習（深度學習）、自動推理、知識表示和機器人學，這些方向各有體系且聯繫緊密。
人工智能是典型的交叉學科，涉及到數學、哲學、控制學、計算機、經濟學、神經學和語言學等學科，同時學習人工智能還需要具有一定的實驗環境，對於數據、算力和算法都有一定的要求，所以當前人工智能領域的人才培養依然以研究生教育為主。
對於初學者來說，如果想入門人工智能領域，可以從機器學習入手，一方面機器學習的知識體系相對比較容易理解，另一方面機器學習的應用場景也比較多，機器學習也是大數據分析的兩種常見方式之一。
機器學習的步驟涉及到數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，這個過程需要學習編程語言、數據整理和算法設計這三大塊內容。編程語言可以從Python語言開始學起，目前Python語言在機器學習領域的應用也比較普遍，有大量的案例可以參考。在學習的初期完全可以採用一些公開的數據集，這樣也方便做結果對比，而算法可以從基礎的常見算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等等。
學習機器學習的過程還可以藉助於當前的人工智能平臺來完成，一部分大數據（雲計算）平臺也提供了大量機器學習方面的實踐環境，基於這些平臺來完成機器學習實驗會更方便一些，而且也會積累一定的實踐經驗。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析
其次需要算法的積累：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累；
然後，需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少；
人工智能一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。
夢裡夢到醒不來的楓
學習機裡零基礎的教育方案都有，不用擔心，買好點的，可以學到高中，教師視頻一對一的輔導，不會什麼問題可以跟機器人交流，它會給你一一的解釋
