當(dāng)前學(xué)習(xí)人工智能是不錯的選擇，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，整個行業(yè)領(lǐng)域會釋放出大量的相關(guān)人才需求。中國人工智能發(fā)展迅猛，中國政府也高度重視人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。到今年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。全球新興人工智能項目中，中國占據(jù)51%，數(shù)量上已經(jīng)超越美國。但全球人工智能人才儲備，中國卻只有5%左右，人工智能的人才缺口超過500萬。

人工智能入門需要掌握的知識：1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、圖論2.基礎(chǔ)計算機(jī)知識：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫3.編程語言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java4.人工智能基礎(chǔ)知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區(qū)別等內(nèi)容。5.工具基礎(chǔ)知識：opencv、matlab、caffe等.

數(shù)學(xué)方面技能的掌握取決于研究深度。人工智能并不依賴與任何編程語言，這意味著開發(fā)人員需要掌握處理數(shù)據(jù)相關(guān)的其他技術(shù)，其中包括了算法，代數(shù)和微積分。具備這些技能的重要性顯而易見。同時我們還需要了解人類對于的思維過程，其中的上下文聯(lián)系，隱含意圖以及所描述事物間的聯(lián)系等等。這需要深入洞察人類的思維過程。數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)生更容易成為一名人工智能項目中的軟件開發(fā)人員，因?yàn)樗麄円呀?jīng)具備了統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)，而這對人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)是非常重要的。相反一名普通的軟件開發(fā)人員不可能簡單的通過某些Python庫的運(yùn)用就能解決實(shí)際問題。統(tǒng)計學(xué)，數(shù)據(jù)建模，大數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識與一種或多種編程語言相結(jié)合，對于試圖進(jìn)入人工智能的開發(fā)人員來說是一個比較好的出發(fā)點(diǎn)。進(jìn)而把實(shí)際問題從更高層次的角度抽象出來，從而使的計算機(jī)能夠理解并進(jìn)行處理。良好的數(shù)學(xué)知識和的學(xué)術(shù)背景，通過不同方式(各種研討會，個人博客等)跟上這個快速發(fā)展的領(lǐng)域。擅長處理大數(shù)據(jù)集。能夠快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的工具集并將其集成到更大的項目中。對眾多相關(guān)數(shù)學(xué)知識進(jìn)行梳理，并建立自己的人工智能知識體系。比如， 了解數(shù)據(jù)類型，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)，相關(guān)算法，決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。還要了解業(yè)界的知名項目(開源項目，Apache，谷歌，IBM，微軟，R，Python等等)。

“人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，尋找人工智能的突破點(diǎn)，同時必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、健康的發(fā)展道路上。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(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。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。