首先，人工智慧技術體系還是比較龐大的，而且當前人工智慧領域的研究尚處在初期，人工智慧概念本身也在不斷地發展和變化，所以當前學習人工智慧不僅需要具有較為全面的基礎知識，同時還需要有一個主攻方向。
人工智慧是一個較為典型的交叉學科領域，涉及到哲學、數學、計算機、控制學、經濟學、神經學和語言學等學科，所以人工智慧本身的知識量還是非常龐大的。基礎比較薄弱的初學者可以一邊學習人工智慧知識，一邊補學相關內容，並不是一定要從數學開始學起。實際上，長期以來，人工智慧領域的專業人才培養都是以研究生教育為主，主要原因就是人工智慧領域的學習難度比較大，而且對於學習場景的要求也比較高。
當前人工智慧領域有六個大的研究方向，涉及到計算機視覺、自然語言處理、機器學習、自動推理、知識表示和機器人學，其中計算機視覺和自然語言處理是當前的熱點領域，不少大型科技（網際網路）公司的人工智慧平臺也都是基於這兩個技術體系打造的。對於初學者來說，目前了解人工智慧可以從機器學習開始，一方面機器學習的知識體系相對比較全面，學習案例也比較多，另一方面機器學習也是人工智慧領域諸多研究方向的基礎。實際上，機器學習也是當前大數據分析的常見方式之一，在大數據領域也有廣泛的應用。
機器學習的步驟主要涉及到數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，這些步驟需要初學者掌握一定的數學知識和程序設計知識。對於初期的學習者來說，可以採用比較成熟的數據集來完成算法的訓練和驗證，這會在一定程度上降低學習模塊。在學習的初期，可以從經典的機器學習算法入手，比如決策樹、樸素貝葉斯、k-mean等算法，這些算法對於初學者的數學基礎要求也並不算高，上手也比較容易。
在算法實現方面，當前可以採用Python語言，一方面Python語言有大量的庫可以使用，另一方面Python語言本身也比較簡單。目前Python語言在大數據和人工智慧領域的應用還是比較普遍的，而且由於Python語言本身就是一門全場景程式語言，所以通過Python語言也可以方便算法的落地應用。
在入門了機器學習之後，可以進一步學習一下人工智慧平臺，目前一部分大型科技公司已經陸續開放了自身的人工智慧平臺，基於這些人工智慧平臺也可以完成一些行業創新。在學習人工智慧平臺的過程中，需要同時學習一些行業知識，這一點在產業網際網路時代還是比較重要的。
最後，學習人工智慧知識需要一個系統的過程，而且要為自己營造一個較好的學習氛圍，尤其要重視與相關領域技術專家的交流，這對於提升自身的學習效果有非常直接的影響，對於要想進入人工智慧領域發展的初學者來說，在掌握了基本的人工智慧知識之後，可以先找一個實習崗位繼續提升一下。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
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