如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI？人工智能雖然經(jīng)過了60多年的發(fā)展，期間也有眾多著名科學(xué)家的參與，但是目前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展依然處在初級階段，整個人工智能領(lǐng)域還有大量的課題需要攻關(guān)，所以目前人工智能領(lǐng)域更關(guān)注中高端人

如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI？

人工智能雖然經(jīng)過了60多年的發(fā)展，期間也有眾多著名科學(xué)家的參與，但是目前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展依然處在初級階段，整個人工智能領(lǐng)域還有大量的課題需要攻關(guān)，所以目前人工智能領(lǐng)域更關(guān)注中高端人才。

要想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)AI一方面需要具備扎實的基礎(chǔ)知識，另一方面還需要通過具體的崗位實踐（課題研發(fā)）來完成，因為目前人工智能領(lǐng)域的很多方向還依然有待完善，所以對于初學(xué)者來說選擇一個方向并完成入門學(xué)習(xí)是比較現(xiàn)實的選擇。

人工智能的入門學(xué)習(xí)需要具備以下知識結(jié)構(gòu)：

第一：編程語言。編程語言是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)內(nèi)容之一，掌握了編程語言才能完成一系列具體的實驗。推薦學(xué)習(xí)Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學(xué)，實驗環(huán)境也易于搭建，另一方面原因是Python語言有豐富的庫支持。目前Python語言在人工智能領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機視覺等方向。

第二：算法設(shè)計基礎(chǔ)。目前人工智能的研究內(nèi)容集中在六個大的方向上，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺和機器人學(xué)，這些內(nèi)容都有一個重要的基礎(chǔ)就是算法設(shè)計，可以說算法設(shè)計是研究人工智能的關(guān)鍵所在。學(xué)習(xí)算法設(shè)計可以從基礎(chǔ)算法開始，包括遞歸、概率分析和隨機算法、堆排序、快速排序、線性時間排序、二叉樹搜索、圖算法等內(nèi)容。

第三：人工智能基礎(chǔ)。人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容的學(xué)習(xí)是打開人工智能大門的鑰匙，人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容包括人工智能發(fā)展史、智能體、問題求解、推理與規(guī)劃、不確定知識與推理、機器學(xué)習(xí)、感知與行動等幾個大的組成部分。

在完成以上內(nèi)容的學(xué)習(xí)之后，最好能參加一個人工智能的項目組（課題組），在具體的實踐中完成進一步的學(xué)習(xí)過程。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能也進入了一個全新的發(fā)展時代，對于基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者來說，通過大數(shù)據(jù)進入人工智能領(lǐng)域也是一個不錯的選擇。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢？要真正弄清楚這個問題首要搞清楚支撐人工智能發(fā)展的最核心技術(shù)是什么，答案很簡

一是算法，二是算力，三是數(shù)據(jù)，四是網(wǎng)絡(luò)，分別搞清楚這幾大制約因素發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢樓主提的問題迎刃而解！

算法方面近幾年以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)取得了實質(zhì)突破，新算法稱出不窮，未來可期！

算力方面，隨著gpu和云計算云存儲技術(shù)的快速發(fā)展，摩爾定律被打破已成事實，道路光明

網(wǎng)絡(luò)方面，5g未來必然一網(wǎng)到底的趨勢日益明確，也沒有太大問題

那真沒有問題嗎？非也

問題就出現(xiàn)在號稱人工智能養(yǎng)料的數(shù)據(jù)上面，問題出在哪呢？

目前數(shù)據(jù)的采集沒有問題

問題就出在數(shù)據(jù)預(yù)處理上，數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)一致性，處理時效，尤其是與工業(yè)機理密切相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理上，上述指標都很不堪，為啥，既懂工業(yè)，又懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)的人太少了，機理，經(jīng)驗積累的太少了，這就是人工智能發(fā)展的最大瓶頸?。。?！