人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。现在，人工智能已经走进了我们的生活，想加入到这个行业中来？如何开发人工智能？当然是掌握这门技术啊。那么，大家需要掌握哪些内容？
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论；
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库；
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java；
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容；
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机。

那么，人工智能专业学习什么呢？
举一个北大的例子：

北京大学的专业课程以培养学生掌握典型机器人动力学与控制、仿生结构设计、智能感知、人机交互、微纳操作等技术开发应用为重点。自2018年起，北京大学工学院在“北京大学机器人研究中心”的基础上，融合控制科学与工程、航空航天和制造工程、力学、材料科学与工程，联合人工智能、数学、计算机科学与技术、电子科学与技术、心理与认知科学等力量，重点筹建“机器人工程”本科专业。
通过对各大高校的专业课程可以发现，人工智能会涉及到：计算机科学、信息论、控制论自动化、仿生学、生物学、心理学、数学逻辑、医学、感知学、医学等多个学科。其行业发展的宽度涉及金融、安全、医疗、文娱、教育、汽车等多个领域。
作为一个全新的专业，你需要分辨备选学校人工智能的综合实力以及投入比究竟有多大。再结合自己对于多学科理解能力、学习能力的考量下决定。以上的每一个选择支都将影响日后的学习和未来。

学习难度肯定是很高，我作为一个高级软件工程师，也觉得难。如果32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333433623139纯入门的，还不难，但是，如果你要做到高度智能化，就很难，我从小时候就开始学，其实小学就开始了。而且我一直都很喜欢科技，编程，数字pJUWRT，我数学学得比较好，基本上全班第一，全级第一，但是，如果让我去研究哪些所谓人工智能算法，还是有相当的难度，不是一般的难。
我们班，50多个同学，得我一个能做到高级软件工程师，但是，也不是人工智能，现在也在学，而且我是计算机专业，985 211大学，就业啊，我和你说个实话吧，很多回答的，都是哪些教育机构，他们是利益关系，赚你学费的，我不是，估计会得罪一些人，就业很难，如果单纯计算机专业，那怕你985，那怕你成绩很好，把所有课程都学完，都未必能找到工作，特别是现在，我有一次，投简历的，或者我招聘的，就一个很普通的岗位，几天就几千份简历！相当于几千人争一个职位，我去应聘高级软件工程师的时候，厉害了，我那批人，排队的，足足有几百人！而且他们学历有的比我更高，有的统招名牌大学硕士！有的更高！甚至海归的，而且更让我吃惊的是，他们要求的待遇一个比一个低，实际上，大部分人，通常入公司的，我记得最初的时候，我也不过1500底薪，坐标广州，那时我也不嫌弃，然后拼命的努力学习，后来才慢慢的提高，你以为，学是怎样学，早上8点学到晚上10点，我从小学学到30多岁！现在还不断学习，编程的，更新太快了，技术更快太快了，你不学的，不做的，半年，你武功尽废，我一个朋友，清华高材生，开始去了不记得那家名企，好像是中兴还是华为，后来因为也学不下去，辞职不知道做什么的，结果武功废了，就丢弃半年，然后的，他再去应聘软件工程师的时候，没人要，通常的，你35岁，一是创业，还是1线技术开发，国内很少，待遇也很低，比如，你愿意，大学生，几年工作经验的，降低到3K一个月，而且还没劳动合同，临时工的，你不介意的，没问题。而且996，经常加班没加班费。否则的，真心很难，如果你自学能力很差的，自觉性很差，不能吃苦的，那么我过来人建议你，真心不要学了，因为我现在都经常失业！经常换工作，前途渺茫！你想啊，领导那么少，一个领导，几十个下属，最少也几个吧，我问你，能做到那怕普通领导的概率有多大，估计20%不到，高级领导，5%不到，总监级领导，万分之一不到，不信你查下，一家几千人，甚至过万人的公司，就一个技术总监，你以为啊。那么容易当，说多都是泪，我朋友的，高材生的，都拼到入ICU，我的也大病N场，我培训班的同学，很多都转行不做了，我算混得好的了。其实我收入都不高，可想而知。而且我参加的培训班，如果现在，估计半年就几万！老师讲课的水平和教育的能力远超大学，但是，等你工作后，你发现，难度比培训班大太多了。特别是第一年，大家都是加班加出来，因为你不加班，意味着，你给淘汰，不是公司辞退你，就是你都呆不下去！
比如，面试的，比高考还难，真的！那怕入门级的，随便让你白纸默写一套，能执行的算法！比如翻转红黑树，表达式树！你不能百度，要马上就回答出来，并且写出来，能跑的那种！

人工智能前景不错，值得进入这个领域62616964757a686964616fe78988e69d8331333433626538学习。
说到人工智能，我们其实并不陌生，互联网时代带来的庞大数据，为以算法为根本的人工智能技术提供了物质基础。在过去的几年里，我们看到了谷歌的AlphaGo接连战胜人类围棋冠军，百度等科技企业研发的无人驾驶汽车已经上路，这些似乎说明人工智能技术已经发展到了较高的水平。但事实上，人工智能究竟能够做什么？“它到底能够用在什么地方？”“它能够给人类解决哪些问题？”不得不说，在人工智能技术的应用方面，中国的科技企业似乎表现地更加实用主义一些。例如，百度已经将人工智能技术应用于几乎所有的产品和服务。阿里巴巴致力于通过启动美国宇航局项目，将人工智能技术推向“普惠”。华为还发布了自己的人工智能芯片，并将其应用于智能手机产品。 人工智能是一个接近应用水平的领域，如智能制造、机器视觉、大数据分析和处理、机器翻译、文本分析和文本理解、无人驾驶、无人超市、刷脸支付、聊天机器人等。 人工智能的研究有两个方向第一个方向叫做强人工智能，它更多地出现在科幻作品中，目的是使机器人和人一样聪明，甚至比人更聪明；另一种叫做弱人工智能，它指的是人类的一些能力，使机器变得聪明，成为减少人类智力劳动的工具。

前景很bai好，中国正在产业升du级，工业机器人和人工智zhi能方面都会是强烈的热dao点内，而且正好是在3~5年以后的时容间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。

一家之言，仅供参考！~

学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；636f70793231313335323631343130323136353331333431363034
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。

建议还是办一个培训班学校，这是人工智能的所有课程，要是感兴趣的话，可版以了解一权下：
第一阶段
前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发

第二阶段
核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
4、Flask web框架
5、综合项目应用开发

第三阶段
爬虫开发 Reptile Development
1、网络爬虫开发
2、爬虫项目实践应用
3、机器学习算法
4、Python人工智能数据分析
5、python人工智能高级开发

第四阶段
人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
2、实训二：人工智能终极项目实战

这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度62616964757a686964616fe78988e69d8331333366306532无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去进行人工智能学习。人工智能学习路线推荐给你：
阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；
阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。
在这里，小编还想给大家推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。
《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法；
第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；
第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；
第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。
《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。

强烈推荐床长人工智能教程。教程不仅非常通俗易懂，而且还巨风趣幽默，里面还时不时的搞些黄段子，看得我激情四射。从教程可以看出，作者不仅是星爷的粉丝，同时应该也是东京热的粉丝。

别人写的一篇关于初学电脑的心得文章，可以给你一些参考。

零基础如何学习编程
心得笔记

自学编程2年来，加过n多群，泡过n多论坛，接触过心怀激情的编程新人，遇到过沉着冷静的技术大牛……编程，吸引了一批又一批的热血青年，或许是为了理想，或许是心中的爱好，不断有新人的加入，也不断有人从编程中退出。编程的入场入口只有一个，出场的出口却很多。自学编程的新人，有很大一部分卡在了入门上，对此，我想写下对编程入门的一些拙见，权当抛砖引玉，或对或错，还望同学们自己鉴定。
1.零基础，打算自学编程，应具备哪些的知识？
答:
对于入门阶段，对知识水平的要求并不算高，或者说很低，大家都应该听说过xxx小学生编程如何如何这般这般怎么样之类的话题，这里，我们不谈长期发展，只谈如何入门。首先，我觉得你应该具备计算机的基本操作能力，如果说你连新建一个文件夹或者说从网上下载资料都不会，那么你应该先买本《windows xx从入门到提高》看，然后再考虑编程这件事，如果你觉得对计算机的基本操作已经熟练后，请继续向下看。
2.学编程应具备哪些条件？
答:
第一：硬件保证，首先你应该具备一台电脑，不管是笔记本还是台式，也不管性能高低，性能对前期学习编程几乎无任何影响，就入门来看，操作系统还是首选windwos。
第二：有xx语言的入门本书，纸做的，具体xx语言是哪种语言，后面我们再讨论这个问题。虽说现在铺天盖地的都是电子书了(保留这句话的确定性)，到处是扫描版，还高清呢，但我还是推荐看纸做的书，好处有两点，其一是便于携带，可以随时翻阅；其二是避免眼疲劳，我不信你一直晚盯着显示器看电子书眼睛不会酸；还有一点，尊重图书作者的版权。
第三：时间保证，如果你每天都有一大堆事等着你去处理，先去处理那些事吧，处理完后把剩余时间划出一整块的给编程，进行随时可能被打断的学习，在编程这块，我不认为这是在用功学习，零碎时间去背单词？应该是个不错的选择。
3.你确定要学编程？
答:
这个问题看起来有点多余，但为什么要提出这个问题？要知道，编程不是一朝一夕的事，如果你只是一时的冲动，或者仅仅是要完成心目中的某个小工具，并没有长期写程序的打算，这样的话，编程不学也罢，毕竟编程从入门到能独立写软件会有很长的一段路要走，中途一旦放弃就前功尽弃，并且已经浪费了你大把的宝贵时间，实在是得不偿失。不过，你尽管吐槽说是这是你的业余爱好，有个爱好也挺好，那么，继续往下看吧。
4.如何才能入门？
答:
到底怎样才能入门？其实，只要你有毅力，慢慢折腾个一年半载，肯定能入门，但写这篇文章的目的就是为了把这个周期缩短些，不是吗？所以，下面我就以个人的观点来谈谈怎么才能更快的入门，这里先笼统的介绍下，对于每点，后面单独介绍。
–1>.去了解计算机的基本组成，计算机的发展史和编程的发展史，看起来和编程没什么关系，潜在的影响还是十分大的;
–2>.选择一门简单的语言作为入门语严;
–3>.学会使用搜索引擎;
–4>.知道如何看书;
–5>.要”像”个高手;
–6.>应具备的学习态度;
4.1:了解这些历史的意义:
了解一些编程的实质远比知道如何编程更有意义，不要在编程是怎么回事的情况下就去学习编程，这样对你的学习是十分不利的，作为一个编程爱好者，知道计算机的工作原理，这应该是一件再正常不过的事，你难道不想去知道吗？
4.2>.选择入门语言:
这个问题在入门阶段一直是争议十分大的问题，n多语言，n多推荐，到最后搞到新手一会听说这种语言适合新手，于是学习这种语言，一会又有人说xx语言是垃圾、弱爆了，学了也没用，之类的话，开始推荐你xxx语言，于是新手们又开始学习这种语言，搞到最后，什么语言都没搞懂，时间大把大把的流失，热情消耗殆尽。要解决这个问题，首先要明白一个根本问题，怎样挑选适合入门的编程语言？我推荐从难度这个角度来考虑，这门语言必须简单易学，有趣，而且要有一定的热度，有热度才能有更多的人一起交流讨论，翻开编程语言列表，发现有100多种编程语言，而且这个数还是在不断增加的，这里我们一起来看下2012年5月份的编程语言排行榜，能进排行榜前20的，首先在热度上都已经差不多了，现在要做的就是从排行榜里找到一门简单有趣的语言。
2012年5月编程语言排行
对于上述的语言，这里不可能一个个详细介绍，篇幅有限，最主要的是，这些语言的介绍只需要你打开搜索引擎(百度？谷歌？还是其他？随便你喽。)，输入这项语言的名字，搜索一下，就能看到他的详细介绍了，如果你说你不会搜索，那么，请返回第一个问题，一般来说，如果你去论坛提问什么语言适合入门，得到最多的结果应该是C语言，没错，就是上述排行榜排行第一的那个，强烈推荐C语言入门的同学如果看到这篇文章可能会很想吐槽，因为这里笔者要推荐的不是C语言，笔者认为，Python语言对于零基础更适合入门，很多人推荐C语言原因我猜测可能有两个，一是全国大部分的高校的编程课C语言是都有开设的，也可以说是学习过C语言的用户基数大，第二是C语言自身的强大，可谓是口碑好。基数大+口碑好，足以让你得到的结果是C语言居多。
笔者是Python语言入门，接触编程时完全是零基础，现在接触了C、接触了C++、JAVA，Visual Basic 6,回味了下，如果让我再次选择一门入门语言，我绝对不会后悔选择Python，建议每位同学去百科搜索下Python，看下是否真的简单易学，并且强大，如果你想快速写GUI(图形用户界面 )的软件，Python有一大把图形库供你选择，不像C语言，半年下来，还是停留在黑框框里，大大打击了初学者对软件开发的信心，对于写游戏，Python也是绝对不会让你失望的，pygame模块为你提供简单快速的游戏开发，Pygame是 跨平台 Python模块，专为电子游戏设计。 包含图像、声音。 虽说没法和Direct X相比，但对于新手来说，独立写个2D游戏不也是一件很愉快的事吗？
对于Python，笔者就不再详细介绍了，只是推荐，具体选择什么语言，决定权还是在你手里，无论是C语言也好，Python语言也罢，下面所介绍的学习方法都是适用的。
4.3>.学会使用搜索引擎:
之所以推荐使用搜索引擎的目的是培养更好的独立解决问题的能力，通常来说，刚学编程时，可能我们有时候连使用什么软件作为编程环境都不知，或者下载安装了编程环境却不知如何使用，这时搜索就派上大用场了，跑到搜索引擎里输入”xxx 使用教程”，结果就出来了，简直太方便了。
而且，新人都喜欢加很多xx语言的编程群，而且大都是挑人多的加，一旦编程中出现了一点小错误，就立马到群里提问，这是一个很不好的习惯，假如说群里有人在线，为你解决了这个问题，那么你独立解决问题的能力就降低了一分，假如没人在线，你就可能面临着等待，或者把问题放这，不去管它，这样积累的后果你是知道的，最好的方式就是动用搜索引擎，不需要等待，还可以锻炼独立解决问题的能力，何乐而不为？还有一点，许多新人反应说许多知识搜索不到，我很负责任的说，不是搜索不到，是你不会使用搜索引擎，至少我现在在编程上还没有遇到过搜索不到某个知识点的情况，对于搜索的使用技巧，如果你还不知道，去搜索吧。
总之，有问题，就要去搜索。
顺便说句，加很多群不是一个好习惯，群里并不能让你学到太多知识，他的功能在于能找到一群有共同话题的朋友，真实的情况是大多时间都在时一起闲扯一些与编程无关的话题。
4.4>.知道如何看书:
无论是电子书还是纸做的书，都会有页码(txt？当我什么都没说过)，要做好学习的计划，每天看多少页？这倒不是，不要忽略目录这个好东西，先认真看下一本书的前言和目录，了解本书的知识点的分布，这样有利于更快的融入这本书，然后按章节作学习计划，按页来你就不怕把一个知识点切成两半？笔者看书时第一遍喜欢浏览，也就是走马观花的看，花一上午或一下午从头把书悠闲的翻一遍，不求记住知识点，只求记住几个名词，知道书里面有这些东西，给大脑一个模糊的印象。
从第二遍开始认真看，不放过任何一句话，碰到不明白的名词，没关系，搜索解决。看书要及时复习，推荐“看五退三”(笔者自造的词)式看书，也就是说一次看五页，下次看书式再向后退回三页，这样可以起到很好的复习效果，遇到确实看不懂的地方，也不要停留太长时间，很有可能当你继续向下看，再返回这个问题时，发现你已经可以理解了，这种情况很常见。
代码是一定要亲手调试一遍的，要亲手输入一个字符一个字符的输入，不是机械的复制粘贴，复制粘贴的后果就是你自己感觉学的差不多都理解了，然后到你上机亲手写代码时，要么写不出来，要么一运行报错一堆。所以，书上的每段代码都要亲自调试(再次强调：学编程，就必须得要亲手实践，不要想着走捷径，捷径在哪？有捷径我早走了。)
对于代码报错，作为新手，正常的不能再正常的一件事，这里说两点，注意单词的拼写错误和符号是不是在英文状态下输入的;还有就是坚持自己找出代码错误，坚持，代码报错不求人，自己解决。
4.5>.要”像”个高手:
在写这几个字的时候我还是在担心等等这句话会不会造成误解，像个高手，并不是让你打肿脸充胖子，而是一种激励自己学习的一种方法，具体就是，要多帮助其他新人，帮助别人可以提高自己的话就不说了，在论坛或群，你可能遇到新人们各种各样的问题，要么代码报错自己检查不出错误，或者想解决某个问题却找不到方法等等，诸如此类的问题，如果你能解决，一定要记得解答一下，不断这样下去，你在你的圈子里说话就会越来越有分量，别人也就更信任你的能日夏养花网力，正式由于这种信任，也渐渐使你背负上了一种高手的责任感，别人请教问题我能不会？即使出于虚荣心，我们也得不断学习，维护我们在别人心中高手的形象，这样也就达到了刺激自己不断学习的目的。
但是需要记住几点；
一：不要误导其他新人，自己不确定的知识不要回答;
二：对于那些弱爆了的问题，你已经回答过很多遍了，如果别人没指明让你回答，那么就把这个机会让给别人吧，确实没必要再在这些弱爆了的问题上浪费时间;
三：每天冒泡回答问题的时间不要过长，否则会影响到你的正常学习进度;
四：发现自己错了就要勇敢承认，等高手出来吐槽时只会让你更难堪，不要以为新手好忽悠，当新手有天成为高手时，他会记得当初是谁在挖坑让他跳;
(悄悄告诉你：假如有人问题你确实不知道的知识，而你觉得这个问题你能解决的时候怎么办？咳咳、有点事，离开一下，一会再回答你。这时候，不用说了，抓紧时间去翻书、上网搜索，高手的形象不能丢哇！)
4.6>.需要具备的态度:
–①:恒心？专注？相信自己？每当看到有人告诉新人学习方法讲要有恒心，要学会坚持不懈之类的我就想吐槽，做什么事不需要这样的态度？编程，要有激情，要有想象力，不局限于书本上的知识点，大胆实验，尝试把已经学习的话知识点组合成新的知识点，就拿C语言的链表来说，几乎所有的C语言入门书都把链表作为单独的一个知识点，如果说所有的书都取消链表这个知识点，当你学完指针、结构体、再告诉你malloc函数的用法，你能想到可以组合成链表这有趣的知识点么？
–②:学会稳定自己的情绪，当在论坛或群意见不合，或者有人无理取闹时，不要动怒，立即潜水，因为没必要动怒，谁对谁非，旁观者自然能看到，有个词，叫冷暴力。
人往高出走，尽量和高手混在一起，尽管在高手眼里你可能会仅仅是个菜鸟，但这样做确实有利于你提高自己，有压力才有动力。需要叮嘱一点：永远不要指望技术大牛经常出现在xx群，高手在哪里？高手多半都在写程序，会有时间泡群？
笔者的阅历，暂时只能提出这么多建议了，不管建议是好是歹，也算是表达出了心中一直想对新同学们想说的话，所有准备踏入编程这片天空的同学，祝你们学习愉快，早日实现心中的那份梦想。
最后，引用《黑客防线》上的一句话，作为本篇文章的结束语，这句话我一直记在心中：程序员是值得尊敬的，程序员的双手是魔术师的双手，他们把枯燥无味的代码变成了丰富多彩的软件。
Mr.Wid
2012.6.1

C是基础，再上面是C++，C++是在C基础上改进的，然后是Java。
C#是再他们的基础是微软开发的新语言。
主要是看你想往哪个方向发展了。
现在最流行的还是C#，也可能是以后的主流，因为他的Microsoft
Visual
Studio开发环境非常的好用。并可用于个种软件、网站的开发。同时C、C++、Java要是学得好也是很好的。
语言其实是大同小异的，学好一门，再去学别的就很容易了。

初学者首选肯定是Vb6 其次vb.net 然后是C# VB所见即所得一周内入门没难度 不仅能入门直接能开发小型程序 Windows平台常用的工具用vb开发都是最便捷的 非专业人士的首选 c是必学的没得选不仅是因为它是本科必修课也因为它的基础性地位

同意python首选，能培养你的兴趣与激情以及良好的代码风格以及良好的逻辑思维。等你python玩得差不多了，就学c，socket，汇编，用c自己设计编程语言以及编译器。之后的事就简单了。想学什么，就看看那语言的文档，很快就上手了。未来最有前途的语言go(服务器领域最强)手机应用目前只有java和object-c最火。web领域js必备，后端python，php，go，java都可以，效率好像是go最强。go语言的执行效率只逊色于c一点，但是go还不那么成熟。电脑游戏c++好像是必备。人工智能好像python比ruby更完善。d语言似乎没有他什么事儿。从事web还得了解数据库，目前好像细分有3种，关系型代表mysql(因为免费！)和分布式，分布式的实现方式好像又有2种。

人工智能虽然属于一门高精尖学科，但它的研究对象是以计算机为主，融合社会科学和自然科学的内容。它的研究方向主要分为两类：一类是以算法为主，另一类则偏向机械自动化方向。

目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的，比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。

1、计算机类（0809-0812）

计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程电子信息类：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、广播电视工程、医学信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电子科学与技术、电磁场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、电信工程及管理、应用电子技术教育、集成电路设计与集成系统

2、自动化类（080602）

自动化、轨道交通信号与控制

3、数学类（0701）

数学与应用数学、 信息与计算科学、 数理基础科学、数据科学与大数据技术

备注：括号内的是相关专业的学科代码。

可以报考的学校有哪些？

目前国内有 3 所学校专门设立了人工智能技术学院：

1、中国科学院大学人工智能技术学院

2017 年 5 月，中国科学院大学成立国内首家成立人工智能技术学院的高校，这是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。

中国科学院大学的人工智能技术学院将由中科院自动化所担任主承办单位，联合计算所、沈阳自动化所、软件所、声学所、深圳先进技术研究院、数学与系统科学研究院、重庆绿色智能技术研究院等为共同承担单位，建立创新型人才培养与技术应用型人才培养互补，专业化培育与定制型培育结合的教育科研体系。

2、西安电子科技大学人工智能学院

西安电子科技大学人工智能学院于 2017 年 11 月揭牌成立。该学院系教育部直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。

据介绍，在人才培养方面，西电新成立的人工智能学院将以智能科学与技术等本科专业为主体进行培养，未来还将成立「图灵实验班」，探索人工智能领域拔尖创新人才培养路径。科学研究方面，依托学校「智能感知与计算国际联合研究中心」、「智能感知与图像理解实验室」教育部重点实验室、「智能感知与计算国际合作联合实验室」等研究平台，将面向复杂影像感知与人工智能、类脑智能与深度学习、视频感知与光电智能系统、数据科学与大数据关键技术、智能控制与机器人系统和高性能智能计算等开展科学研究。

目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。