人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)等多方面的知識(shí)。是一臺(tái)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識(shí)、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。
    人工智能學(xué)習(xí)路線最新版本在此奉上：首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析；其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；總的說來，人工智能研究的一臺(tái)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
    人工智能其本身又分為多個(gè)方面如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等。對(duì)于人工智能在編程方面需要滿足多方面的要求。需要掌握至少一門編程語言，首選語言是Python，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)或是要編程的；如果深入到硬件，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。
    人工智能學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)不是手動(dòng)編碼具有特定指令的軟件例程來完成特定任務(wù)，而是一種“訓(xùn)練”算法的方式，以便它可以學(xué)習(xí)如何“訓(xùn)練”涉及向算法提供大量數(shù)據(jù)并允許算法自我調(diào)整和改進(jìn)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多方法之一。其他方法包括決策樹學(xué)習(xí)，歸納邏輯編程，聚類，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。
    人工智能，這個(gè)詞又一次火爆了起來，原因依然是人才難求。幾乎每年的招聘季，人工智能這個(gè)詞必然會(huì)成為熱點(diǎn)話題，一方面是因?yàn)檫@類專業(yè)畢業(yè)的人才“值錢”，另一方面則是這一領(lǐng)域非�！叭比恕��！澳晷饺�十萬屬于白菜價(jià)、薪資1年漲60%、有多少人就要多少”等等的話題不時(shí)刷爆人們的眼球。
    許多人將AI與遙遠(yuǎn)的未來聯(lián)系起來。當(dāng)然，人們對(duì)人工智能對(duì)我們的社會(huì)和未來的影響表示擔(dān)憂。但隨著人工智能的進(jìn)步和采用繼續(xù)加速，有一點(diǎn)是肯定的，影響將是顯而易見的

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