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机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，人工智能领域是一个典型的交叉学科，不仅计算机专业的毕业生可以向人工智能领域发展，数学、物理、自动化、机械类等专业的毕业生也可以从事人工智能领域的研发工作，随着人工智能行业的生态不断健全和发展，未来更多专业的毕业生都可以向人工智能领域发展。
如果要从事人工智能领域的研发工作，需要具备以下几个方面的知识基础：
第一：数学知识。人工智能领域的研发分为六大方向，分别是机器学习、计算机视觉、自然语言处理、自动推理、知识表示和机器人学，这六大方向的研究都需要研发人员具备扎实的数学基础，包括高数、线性代数和概率论知识。当然，研发人员还需要学习大量的算法知识，算法设计、算法实现和算法训练往往是人工智能领域研发的核心环节。
第二：计算机基础。人工智能的研发需要具备一定的计算机基础知识，包括操作系统、计算机网络、数据库和编程语言知识，其中编程语言是算法实现的主要方式，目前Python语言在人工智能领域的应用比较多，而且Python语言学起来也比较简单，所以对于计算机基础比较薄弱的初学者来说，可以从Python语言开始学起。
第三：人工智能基础。不论往人工智能领域的哪个方向发展，从业者都需要具备一定的人工智能基础知识，这些人工智能的基础知识是从事人工智能领域研发的重要基础。从目前的人工智能技术体系来看，人工智能领域的基础知识包括人工智能的概念、问题求解、搜索、博弈、约束满足问题、推理与规划、机器学习等内容。
最后，机器学习的内容具有较高的难度，需要学习者有一个系统的学习过程，通过读研的方式来入行人工智能领域是个不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
IT人刘俊明
传统计算机科学的数学基础是离散数学（数理逻辑），而现在谈论的人工智能被狭义化了，特指深度学习这个分支，而深度学习是基于神经网络的技术，其数学基础是概率论和统计学，因此一些非计算机专业如通讯与电子、信号与信息处理、医学电子等，或者其它以概率论和统计学为基础的专业，转深度学习很容易。计算机院系搞人工智能，也从传统的计算机科学向这个方向转。
kelimacaxia
人工智能这个行业大体可以分为技术型和业务应用型两类，技术型多为研究人工智能算法，基本上都是数学和计算机专业毕业的，而业务应用类主要工作是解决如何把人工智能技术（或产品）融合到业务需求场景中，做做这项工作不一定是计算机专业，但是个人认为懂一些计算机知识会更容易做这项工作。
陈叶PPT
你可以试试啊 只是学计算机的会更容易一些
