如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI？人工智能雖然經(jīng)過(guò)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(jí)階段，整個(gè)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(guò)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(jí)階段，整個(gè)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(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)，另一方面還需要通過(guò)具體的崗位實(shí)踐（課題研發(fā)）來(lái)完成，因?yàn)槟壳叭斯ぶ悄茴I(lǐng)域的很多方向還依然有待完善，所以對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)選擇一個(gè)方向并完成入門(mén)學(xué)習(xí)是比較現(xiàn)實(shí)的選擇。

人工智能的入門(mén)學(xué)習(xí)需要具備以下知識(shí)結(jié)構(gòu)：

第一：編程語(yǔ)言。編程語(yǔ)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(yǔ)言才能完成一系列具體的實(shí)驗(yàn)。推薦學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言，一方面原因是Python語(yǔ)言簡(jiǎn)單易學(xué)，實(shí)驗(yàn)環(huán)境也易于搭建，另一方面原因是Python語(yǔ)言有豐富的庫(kù)支持。目前Python語(yǔ)言在人工智能領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方向。

第二：算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。目前人工智能的研究?jī)?nèi)容集中在六個(gè)大的方向上，分別是自然語(yǔ)言處理、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人學(xué)，這些內(nèi)容都有一個(gè)重要的基礎(chǔ)就是算法設(shè)計(jì)，可以說(shuō)算法設(shè)計(jì)是研究人工智能的關(guān)鍵所在。學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)可以從基礎(chǔ)算法開(kāi)始，包括遞歸、概率分析和隨機(jī)算法、堆排序、快速排序、線性時(shí)間排序、二叉樹(shù)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(kāi)人工智能大門(mén)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(wèn)題求解、推理與規(guī)劃、不確定知識(shí)與推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、感知與行動(dòng)等幾個(gè)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(gè)人工智能的項(xiàng)目組（課題組），在具體的實(shí)踐中完成進(jìn)一步的學(xué)習(xí)過(guò)程。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能也進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展時(shí)代，對(duì)于基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者來(lái)說(shuō)，通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能領(lǐng)域也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專(zhuān)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(huì)陸續(xù)在頭條寫(xiě)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(huì)有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)方面的問(wèn)題，也可以咨詢(xún)我，謝謝！

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢(shì)？要真正弄清楚這個(gè)問(wèn)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(jiǎn)

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(shì)樓主提的問(wèn)題迎刃而解！

算法方面近幾年以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)取得了實(shí)質(zhì)突破，新算法稱(chēng)出不窮，未來(lái)可期！

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

網(wǎng)絡(luò)方面，5g未來(lái)必然一網(wǎng)到底的趨勢(shì)日益明確，也沒(méi)有太大問(wèn)題

那真沒(méi)有問(wèn)題嗎？非也

問(wèn)題就出現(xiàn)在號(hào)稱(chēng)人工智能養(yǎng)料的數(shù)據(jù)上面，問(wèn)題出在哪呢？

目前數(shù)據(jù)的采集沒(méi)有問(wèn)題

問(wèn)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(shí)效，尤其是與工業(yè)機(jī)理密切相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理上，上述指標(biāo)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(jī)理，經(jīng)驗(yàn)積累的太少了，這就是人工智能發(fā)展的最大瓶頸?。。?！