找一个学校啊，比如这里这种的，然后系统学

人工智能的方向很多：知识挖掘、语音识别、图像理解、机器学习等。
选择一个主攻方向，找自己要解决的问题。
查阅相关参考文献，深入研究下去。
如果是想了解一下，可以找些相关的书籍来阅读。
但是这样的结果，可能会造成深度不够，前沿性不足。

也有很多想要学习人工智能的小伙伴，一开始想要采用自学的方式学习，不过大多到最后都放弃了，为什么呢?因为自学人工智能提升真的很慢，无人指导、问题积累、自制力差、学习不成系统等等这些都是自学很容易产生的问题，所以恐怕无法达到短期就能学成上手的程度，而且学到最后会发现自己在原地踏步，不仅没有达到预期的效果，还浪费了自己的时间和精力。
而参与培训就比较省事了，五个月脱产学习，老师手把手教学，有问题能够及时解决，且跟着课程设置来学，更容易系统的掌握人工智能的相关知识，能够在较短的时间能达到能力的提升和经验的积累。还有就是参与培训可以直接做企业的项目，在培训课程中，有相当多的一部分时间是由老师带着做项目，这些项目基本都是目前比较前沿且大型企业中的具有代表性的，做这些主要是在找工作的时候有相关的经验可以拿来给HR展示，更有利于学员的就业。

人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

《智能问答与深度学习》ChatoperaCEO王海良著，对学习AI的朋友很有用！强烈推荐！

人工智能是通过大量的数据以及算法进行学习的。就如阿法狗一样，是通过分析大量的围棋走法数据，不断的列举自己取胜的算法进行学习的。所以人工智能需要大量的数据库支撑，同时通过合适的算法不断的自我完善和学习。开始的时候可能很差，但机器运算能力十分http://www.rixia.cc强，成长起来相当快。

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、方法日夏养花网、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。

人工智能是通过大量的数据以及算法进行学习的。就如阿法狗一样，是通过分析大量的围棋走法数据，不断的列举自己取胜的算法进行学习的。

在快乐中学习

都是概念炒作吧，没有新东西。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言，比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

拓展资料：

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。

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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

参考资料：百度百科—人工智能：计算机科学的一个分支

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。

这是ANU教授Marcus Hunter(Universal Artificial Intelligence的作者）给出的建议

Short AI Reader's Guide

Please find below suggestions for some textbooks which I found most relevant for understanding and modeling intelligent behaviour in general, and for developing the AIXI model in particular. If you are confused by the amount, diversity or complexity of the references below, I suggest you to start with the Reinforcement Learning book by Sutton and Barto. It requires no background knowledge, describes the key ideas, open problems, and great applications of this field. Don't be surprised about the ease of the book, it teaches understanding, not proofs. It gets really tough to make things work in practice and to prove things. The Artificial Intelligence book by Russell and Norvig gives a comprehensive overview over AI in general. TheKolmogorov Complexity book by Li and Vitanyi is an excellent introduction to algorithmic information theory. If you have some background knowledge in decision theory and algorithmic information theory you may be interested in the Theory of Universal Artificial Intelligence.

Long AI Reader's Guide

For the impatient. If you are the sort of impatient student who wants to build super intelligent machines right away without "wasting" time reading or learning too much, well, others have tried in the last 50 years and failed, and so will you. If you can't hold back, at least reDztvRnuad Legg (2008) [Leg08]. This is an excellently written non-technical thesis on the necessary ingredients for super intelligent machines.
It will not help you much building one, since in order to properly understand the general theory and to bridge the gap to "narrow" but practical existing AI algorithms, you need a lot more background. Nevertheless, [Leg08] might motivate you to consider reading the books I'll recommend now.

Artificial Intelligence. Russell and Norvig (2003) [RN10] is the textbook to learn about Artificial Intelligence. The book gives a broad introduction, survey, and solid background of all aspects of AI. There is no real alternative. Whatever subarea of AI you specialize later, you should understand all introduced concepts, and have implemented and solved at least some of the exercises.
The textbooks below are relevant for understanding and modeling general intelligent behavior. If you already got attracted to some specific AI applications, they may not be relevant for you. One axis of categorizing AI is into (1) logical (2) planning and (3) learning aspects. CSL@ANU has experts in all 3 areas. Historically, AI research started with (1) in the 1950s, which is still relevant for many concrete practical applications. Since at least in humans, high-level logical reasoning seems to emerge from the more basic learning and planning aspects, it is conceivable that (1) will play no fundamental role in a general AI system. So I will concentrate on (2) and (3). If put together, learning+planning under uncertainty is mainly the domain of reinforcement learning (RL), also called adaptive control or sequential decision theory in other fields.

Reinforcement Learning. Sutton and Barto (1998) [SB98] is the excellent default RL textbook. It requires no background knowledge, describes the key ideas, open problems, and great applications of this field. Don't be surprised about the ease of the book, it teaches understanding, not proofs. It gets really tough to make things work in practice or to prove things [BT96].
If you want to bring order into the bunch of methods and ideas you've learned so far, and want to understand more deeply their connection either for curiosity or to extend the existing systems to more general and powerful ones, you need to learn about some concepts that at first seem quite disconnected and theoretical.

Information theory. Intelligence has a lot to do with information processing. Algorithmic information theory (AIT) is a branch of information theory that is powerful enough to serve as a foundation for intelligent information processing. It can deal with key aspects of intelligence, like similarity, creativity, analogical reasoning, and generalization, which are fundamentally connected to the induction problem and Ockham's razor principle. Li and Vitanyi's (1997) AIT book [LV97] provides an excellent introduction. Kolmogorov complexity, Minimal Description Length, universal Solomonoff induction, universal Levin search, and all that. It requires a background in theoretical computer science in general and computability theory in particular, which can be obtained from the classic textbook [HMU06].

Universal AI. Now you are in a position to read [Hut05]. The book develops a sound and complete mathematical theory of an optimal "intelligent" general-purpose learning agent. The theory is complete in the sense that it gives a complete description of this agent, not just an incomplete framework with gaps to be filled. But be warned, it is only a theory. Like it is a long way from e.g. the minimax theory of optimally playing games like chess to real chess programs, it is a long way from this theory to a practical general purpose intelligent agent [VNHS09].

Peripheral Areas. The other recommended books below can be regarded as further readings that provide more background and dee日夏养花网pen your understanding of various important aspects in AI research. Bishop (2006) [Bis06] is the excellent default textbook in statistical machine learning, and should be put on your reading list. Some Bayesian probability book will be useful too [Pre02, Jay03]. How multiple rational agents interact [SLB08] is the domain of game theory [OR96]. Computer vision [FP02], natural language understanding [JJ08], and robotics [TBF05] interfaces abstract agents with the real world. Alchin (2006) [Alc06] gently and broadly introduces you to philosophy of science in general and Earman (1992) [Ear92] to the induction problem in particular.

作者：匿名用户
链接：http://www.zhihu.com/question/21277368/answer/40591278
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这是人工智能的的全部课程，要是感兴趣的话可以了解一下：
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

人工智能所需要学习的技能有以下这些
①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。
你可以去看下菜鸟窝的人工智能特训营免费公开课，能更好地了解机器学习学习路线，以及清楚自己的定位，并且知道自己要学哪些东西~
baidu一下菜鸟窝就有了

人工智能的直接支撑学科：电子、计算机、机械、材料。 图是一个全国前三的留学机构公布的每年中国学生留学美国 300 所大学理工科专业申请选项，非常明显人工智能的直接支撑学科电子、计算机、机械、材料学科，占据了理工科比例的 70% 以上。

你好，一、人工智能，是新兴学科，目前还没能完整的定义和定位。 从中国人工智能学会，我们可以看出，人工智能涉及的学科非常广泛。在2017年智能科学与技术一级学科论证会上，经多次论证取得共识的5个二级学科是：脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统。有专业细分领域，也有统合系统方向的研究，是融合了电气、计算机、传感、通讯、控制等众多学科领域，多学科相互合作、相互研究的交叉学科领域。 二、人工智能的直日夏养花网接支撑学科：电子、计算机、机械、材料。 图是一个全国前三的留学机构公布的每年中国学生留学美国 300 所大学理工科专业申请选项，非常明显人工智能的直接支撑学科电子、计算机、机械、材料学科，占据了理工科比例的 70% 以上。 事实上中国本科专业中还没有这个专业，即使在美国人工智能排名第一的名校卡内基梅隆大学，也不存在一个专业叫人工智能，因为卡内基梅隆大学每个专业：计算机科学、计算机工程、数字金融、信息管理、数字媒体等等都声称自

现在学人工智能前景很好，现在正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。首先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。