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，心理学和哲学等多方面的知识。是一台包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。
    人工智能学习路线最新版本在此奉上：首先你需要数学基础：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；其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；总的说来，人工智能研究的一台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。
    人工智能其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。对于人工智能在编程方面需要满足多方面的要求。需要掌握至少一门编程语言，首选语言是Python，毕竟算法的实现或是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少。
    人工智能学习的重点是机器学习。机器学习不是手动编码具有特定指令的软件例程来完成特定任务，而是一种“训练”算法的方式，以便它可以学习如何“训练”涉及向算法提供大量数据并允许算法自我调整和改进。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习，归纳逻辑编程，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。
    人工智能，这个词又一次火爆了起来，原因依然是人才难求。几乎每年的招聘季，人工智能这个词必然会成为热点话题，一方面是因为这类专业毕业的人才“值钱”，另一方面则是这一领域非常“缺人”。“年薪三十万属于白菜价、薪资1年涨60%、有多少人就要多少”等等的话题不时刷爆人们的眼球。
    许多人将AI与遥远的未来联系起来。当然，人们对人工智能对我们的社会和未来的影响表示担忧。但随着人工智能的进步和采用继续加速，有一点是肯定的，影响将是显而易见的

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