網(wǎng)友解答: 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(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

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(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，另一方面還需要通過具體的崗位實(shí)踐（課題研發(fā)）來完成，因?yàn)槟壳叭斯ぶ悄茴I(lǐng)域的很多方向還依然有待完善，所以對于初學(xué)者來說選擇一個(gè)方向并完成入門學(xué)習(xí)是比較現(xiàn)實(shí)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(shí)驗(yàn)。推薦學(xué)習(xí)Python語言，一方面原因是Python語言簡單易學(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(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等方向。

第二：算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。目前人工智能的研究內(nèi)容集中在六個(gè)大的方向上，分別是自然語言處理、知識表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和機(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(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，對于基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者來說，通過大數(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)在酷米寫一些關(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！

AI也稱為人工智能，是IT領(lǐng)域一個(gè)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(gè)系統(tǒng)工程。僅靠開發(fā)人員的相互聯(lián)系和交流遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，在未來兩年內(nèi)，如果不能形成成熟的AI技能，整個(gè)IT行業(yè)將裹足不前。我們下面簡單談一下學(xué)習(xí)AI的全稱途徑。

1、在書店或網(wǎng)絡(luò)上購買或?qū)ふ乙恍┗A(chǔ)的AI學(xué)習(xí)資料，作為自己學(xué)習(xí)人工智能的開始?；A(chǔ)知識的掌握，熟悉基本AI術(shù)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(chǔ)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(lǐng)域有一定的基礎(chǔ)，需要進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)， Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville 所寫的《深度學(xué)習(xí)》（自適應(yīng)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)系列）一書應(yīng)該是不錯(cuò)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(yīng)該是免費(fèi)的，請?jiān)诰W(wǎng)絡(luò)上自行查找，這本書講解了計(jì)算機(jī)科學(xué)的數(shù)學(xué)邏輯和求解證明的算法方法。

3、您可能要把大學(xué)里學(xué)過的高等數(shù)學(xué)和邏輯數(shù)學(xué)重新復(fù)習(xí)一下。特別是微積分和線性代數(shù)，因?yàn)樵贏I 人工智能技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)有著廣泛的應(yīng)用，大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以簡化為線性代數(shù)和微積分，比如訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法。想要深入學(xué)習(xí)研究AI 人工智能技術(shù)，還要掌握離散數(shù)學(xué)、微分、積分和多變量、概率和統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、回歸分析和隨機(jī)過程、泊松過程、馬爾科夫鏈和布朗運(yùn)動(dòng)。同時(shí)還要了解概率理論，了解基于R 語言、推理和算法的統(tǒng)計(jì)。4、學(xué)習(xí)并熟練掌握Python，（C / C ++）和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，正常情況下，任何主流編程語言和非主流編程語言都能應(yīng)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(shè)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(jié)合使用。還有如Octave / MATLAB、R、Java、R和其他一些語言都有高質(zhì)量的庫，當(dāng)然為了技術(shù)開發(fā)的合作，還是建議學(xué)習(xí)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(tuán)隊(duì)合作，非主流編程語言不利用您溶入團(tuán)隊(duì)。

5、您可以嘗試選擇開源框架，進(jìn)行前期的業(yè)務(wù)嘗試。選擇開源框架時(shí)要清楚，現(xiàn)成的框架都是基于不同目的構(gòu)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(gè)人覺得英偉達(dá)的CUDA工具包就是一個(gè)好的試驗(yàn)場。還有GitHub平臺，是擁有世界上最大的開源數(shù)據(jù)集合，有著全球優(yōu)秀的AI人工智能領(lǐng)域的開發(fā)人員，在那里交流學(xué)習(xí)，是一個(gè)很好的，也能學(xué)到知識的地方。

最后是電腦硬件的一點(diǎn)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(nèi)存和SSD固態(tài)硬盤，當(dāng)然如果您費(fèi)用允許，建議您在增加配置，這樣對AI工作負(fù)載和后期的測試是很有好處的。