網友解答: 人工智能雖然經過了60多年的發(fā)展，期間也有眾多著名科學家的參與，但是目前人工智能領域的發(fā)展依然處在初級階段，整個人工智能領域還有大量的課題需要攻關，所以目前人工智能領域更關注

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

要想系統(tǒng)的學習AI一方面需要具備扎實的基礎知識，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域的很多方向還依然有待完善，所以對于初學者來說選擇一個方向并完成入門學習是比較現(xiàn)實的選擇。

人工智能的入門學習需要具備以下知識結構：

第一：編程語言。編程語言是學習人工智能的基礎內容之一，掌握了編程語言才能完成一系列具體的實驗。推薦學習Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學，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語言在人工智能領域有廣泛的應用，包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等方向。

第二：算法設計基礎。目前人工智能的研究內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、機器學習、計算機視覺和機器人學，這些內容都有一個重要的基礎就是算法設計，可以說算法設計是研究人工智能的關鍵所在。學習算法設計可以從基礎算法開始，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、圖算法等內容。

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

在完成以上內容的學習之后，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習過程。

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

我從事互聯(lián)網行業(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)據和人工智能領域，我會陸續(xù)在酷米寫一些關于互聯(lián)網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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AI也稱為人工智能，是IT領域一個新鮮的行業(yè)，在IT界很多程序員都可以編寫代碼，但只是局限于普通的軟件開發(fā)，而AI人工智能是一個系統(tǒng)工程。僅靠開發(fā)人員的相互聯(lián)系和交流遠遠不夠，在未來兩年內，如果不能形成成熟的AI技能，整個IT行業(yè)將裹足不前。我們下面簡單談一下學習AI的全稱途徑。

1、在書店或網絡上購買或尋找一些基礎的AI學習資料，作為自己學習人工智能的開始。基礎知識的掌握，熟悉基本AI術語和方法，是非常重要的。在這里給您介紹一本書，Peter Norvig和Stuart J. Russell所著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》。這本介紹了基本的人工智能概念和算法（專家系統(tǒng)、深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先搜索、知識表示等），也包括包括基礎知識如貝葉斯推理，一階邏輯，語言建模等。這里建議閱讀原版英文書籍，雖然也有譯本，但由于專業(yè)程度的問題，很多譯文是不太專業(yè)的，英文原版可到一些專業(yè)的書店或亞馬遜上查找下，書的封面請參閱下圖一。

2、如果您在AI領域有一定的基礎，需要進行深入的學習， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學習》（自適應計算和機器學習系列）一書應該是不錯的選擇，書的封面請參考下圖二。還有一本《Logic For Computer Science》，這本書應該是免費的，請在網絡上自行查找，這本書講解了計算機科學的數(shù)學邏輯和求解證明的算法方法。

3、您可能要把大學里學過的高等數(shù)學和邏輯數(shù)學重新復習一下。特別是微積分和線性代數(shù)，因為在AI 人工智能技術領域內有著廣泛的應用，大多數(shù)機器學習技術可以簡化為線性代數(shù)和微積分，比如訓練神經網絡的反向傳播算法。想要深入學習研究AI 人工智能技術，還要掌握離散數(shù)學、微分、積分和多變量、概率和統(tǒng)計、線性代數(shù)、回歸分析和隨機過程、泊松過程、馬爾科夫鏈和布朗運動。同時還要了解概率理論，了解基于R 語言、推理和算法的統(tǒng)計。4、學習并熟練掌握Python，（C / C ++）和數(shù)據結構，正常情況下，任何主流編程語言和非主流編程語言都能應用于AI 人工智能的開發(fā)。區(qū)別就在于庫/工具的性能和可用性。例如，C++的所有設置都優(yōu)于Java或Python，能幫助開發(fā)人員最大化硬件的功能。而Python有非常好的FFI，并且能與C或C++結合使用。還有如Octave / MATLAB、R、Java、R和其他一些語言都有高質量的庫，當然為了技術開發(fā)的合作，還是建議學習常用的，大眾化的編程語言。畢竟AI人工智能的開發(fā)需要團隊合作，非主流編程語言不利用您溶入團隊。

5、您可以嘗試選擇開源框架，進行前期的業(yè)務嘗試。選擇開源框架時要清楚，現(xiàn)成的框架都是基于不同目的構建的。所以在通過編程創(chuàng)建和使用模型或跨平臺可視化和部署模型，都是基于提供框架的提供商需求的，我個人覺得英偉達的CUDA工具包就是一個好的試驗場。還有GitHub平臺，是擁有世界上最大的開源數(shù)據集合，有著全球優(yōu)秀的AI人工智能領域的開發(fā)人員，在那里交流學習，是一個很好的，也能學到知識的地方。

最后是電腦硬件的一點建議，您可能要購買配置Pascal系列GPU的專業(yè)顯卡、i7處理器、32GB內存和SSD固態(tài)硬盤，當然如果您費用允許，建議您在增加配置，這樣對AI工作負載和后期的測試是很有好處的。