人工智慧是近幾年科技領域的熱點，隨著大數據的不斷發展，機器學習（包括深度學習）得到了一定程度的發展，目前在自動駕駛等領域已經有了較為廣泛的應用。相信隨著物聯網、大數據和雲計算的落地應用，人工智慧領域將會陸續釋放出大量的發展機會，所以當前不少大型科技公司都陸續開始布局人工智慧領域，市場也因此需要大量的人工智慧專業人才。
由於人工智慧人才的培養周期比較長，對於基礎知識的要求比較多，所以早期的人工智慧人才培養僅在研究生階段開展，但是隨著市場對於人工智慧人才的需求量在持續增加，所以目前一些教育資源比較豐富的高校也陸續開始在本科階段開設了人工智慧專業。
對於人工智慧的初學者來說，要想入門人工智慧專業，應該從以下幾個方面入手：
第一：從基礎知識入手。人工智慧領域的研究集中在六大領域，分別是自然語言處理、機器學習、計算機視覺、知識表示、自動推理和機器人學，雖然這些領域的側重點各有不同，但是都需要一個重要的基礎，那就是數學和計算機基礎。人工智慧的核心問題之一就是數學問題，再具體點說就是算法的設計問題，而把算法進行具體的實現就涉及到計算機知識了。所以，在人工智慧所涉及到的眾多學科中（哲學、數學、計算機、神經學、經濟學、語言學等），數學和計算機基礎對於研發人員來說是非常關鍵的。
第二：了解人工智慧的研發內容和研發方法。人工智慧的研發雖然經過了六十多年，但是目前依然處在行業發展的初期，當前機器學習、計算機視覺和機器人是比較熱門的領域。在學習這些具體知識之前，首先應該對人工智慧有一個整體上的認知過程，通過了解人工智慧的發展歷史是一個不錯的途徑。
第三：從大數據入手。對於基礎比較薄弱的人來說，通過大數據進入人工智慧領域是一個比較現實的路徑。大數據技術已經趨於成熟，當前正處在落地應用的初級階段，大數據作為人工智慧的重要基礎未來對於人工智慧的發展會起到較大的推動作用。機器學習作為數據分析的重要手段之一，目前在大數據領域有廣泛的應用，所以通過大數據進入機器學習從而全面進入人工智慧領域是一個比較不錯的路線。
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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