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人工智能是近幾年科技領域的熱點，隨著大數據的不斷髮展，機器學習（包括深度學習）得到了一定程度的發展，目前在自動駕駛等領域已經有了較為廣泛的應用。相信隨著物聯網、大數據和雲計算的落地應用，人工智能領域將會陸續釋放出大量的發展機會，所以當前不少大型科技公司都陸續開始佈局人工智能領域，市場也因此需要大量的人工智能專業人才。
由於人工智能人才的培養週期比較長，對於基礎知識的要求比較多，所以早期的人工智能人才培養僅在研究生階段開展，但是隨著市場對於人工智能人才的需求量在持續增加，所以目前一些教育資源比較豐富的高校也陸續開始在本科階段開設了人工智能專業。 對於人工智能的初學者來說，要想入門人工智能專業，應該從以下幾個方面入手：
第一：從基礎知識入手。人工智能領域的研究集中在六大領域，分別是自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學，雖然這些領域的側重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎，那就是數學和計算機基礎。人工智能的核心問題之一就是數學問題，再具體點說就是算法的設計問題，而把算法進行具體的實現就涉及到計算機知識了。所以，在人工智能所涉及到的眾多學科中（哲學、數學、計算機、神經學、經濟學、語言學等），數學和計算機基礎對於研發人員來說是非常關鍵的。
第二：瞭解人工智能的研發內容和研發方法。人工智能的研發雖然經過了六十多年，但是目前依然處在行業發展的初期，當前機器學習、計算機視覺和機器人是比較熱門的領域。在學習這些具體知識之前，首先應該對人工智能有一個整體上的認知過程，通過了解人工智能的發展歷史是一個不錯的途徑。第三：從大數據入手。對於基礎比較薄弱的人來說，通過大數據進入人工智能領域是一個比較現實的路徑。大數據技術已經趨於成熟，當前正處在落地應用的初級階段，大數據作為人工智能的重要基礎未來對於人工智能的發展會起到較大的推動作用。機器學習作為數據分析的重要手段之一，目前在大數據領域有廣泛的應用，所以通過大數據進入機器學習從而全面進入人工智能領域是一個比較不錯的路線。
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。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
工匠理念
人工智能是近幾年科技領域的熱點，隨著大數據的不斷髮展，機器學習（包括深度學習）得到了一定程度的發展，目前在自動駕駛等領域已經有了較為廣泛的應用。相信隨著物聯網、大數據和雲計算的落地應用，人工智能領域將會陸續釋放出大量的發展機會，所以當前不少大型科技公司都陸續開始佈局人工智能領域，市場也因此需要大量的人工智能專業人才。
由於人工智能人才的培養週期比較長，對於基礎知識的要求比較多，所以早期的人工智能人才培養僅在研究生階段開展，但是隨著市場對於人工智能人才的需求量在持續增加，所以目前一些教育資源比較豐富的高校也陸續開始在本科階段開設了人工智能專業。
對於人工智能的初學者來說，要想入門人工智能專業，應該從以下幾個方面入手：
第一：從基礎知識入手。人工智能領域的研究集中在六大領域，分別是自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學，雖然這些領域的側重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎，那就是數學和計算機基礎。人工智能的核心問題之一就是數學問題，再具體點說就是算法的設計問題，而把算法進行具體的實現就涉及到計算機知識了。所以，在人工智能所涉及到的眾多學科中（哲學、數學、計算機、神經學、經濟學、語言學等），數學和計算機基礎對於研發人員來說是非常關鍵的。
第二：瞭解人工智能的研發內容和研發方法。人工智能的研發雖然經過了六十多年，但是目前依然處在行業發展的初期，當前機器學習、計算機視覺和機器人是比較熱門的領域。在學習這些具體知識之前，首先應該對人工智能有一個整體上的認知過程，通過了解人工智能的發展歷史是一個不錯的途徑。
第三：從大數據入手。對於基礎比較薄弱的人來說，通過大數據進入人工智能領域是一個比較現實的路徑。大數據技術已經趨於成熟，當前正處在落地應用的初級階段，大數據作為人工智能的重要基礎未來對於人工智能的發展會起到較大的推動作用。機器學習作為數據分析的重要手段之一，目前在大數據領域有廣泛的應用，所以通過大數據進入機器學習從而全面進入人工智能領域是一個比較不錯的路線。
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。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
Echa攻城獅
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。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解複雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。
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。
需要掌握至少一門編程語言：
比如C語言，MATLAB之類。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。
華強北大神
人工智能屬於邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交叉學科。
涉及學科太多了，哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論等等。
目前在研的有自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，複雜系統，遺傳算法等
南盤君
我個人認為要做的幾件事，
精通任何語言的編程技能，對於AI來說，您最需要Python。 因此，如果您瞭解C，則可以更輕鬆地打開任何語言。
其次，您應該瞭解計算機體系結構和不同類型的內存。 內存知識意味著如何使用它們來獲取數據並在AI中使用該數據。 因此，如果您瞭解微控制器或FPGA的知識，或者在嵌入式方面做過一些事，就很容易參與其中。 （所有這些都是我在談論硬件的觀點。從軟件的觀點來看，您只需要具備良好的編程技能即可進入AI）
因此，無論哪種情況，編程都是必須的。
我認為您真的不需要任何背景知識。 在您的網站上有了一些AI的概述之後，您就可以進入AI世界了。
科技蒐羅
跟上時代接受新事物。人工智能到來的時候是大批人沒工可打的時候，那時怎麼辦？只有全體大眾聯合起來建設全民控股的公共網絡，自己成為公共網絡的股東享受每年的分紅，使自己和孩子未來無憂。
