人工智慧」一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。自此，人工智慧的概念擴展開來。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
走進人工智慧包括很多方面的知識，且聽我為你一一道來。
階段一：高等數學
人工智慧的基礎，其中高等數學是必需必會的。而高等數學則包括數據分析、概率論、線性代數及矩陣、凸優化等。良好的數學基礎，也是有利於以後同學們在後續的課程中更好的理解機器學習和深度學習的內容。同時對於AI研究尤為重要，例如人工智慧中的智能很大一部分依託「概率論」實現的。
人工智慧依靠大量算法，高等數學是基礎要求。
階段二：python的高級應用
python語言在人工智慧上有著不可或缺的地位。機器學習是非常的複雜龐大，通常會涉及組裝工作流和管道、設置數據源及內部和雲部署之間的分流。而python則能更好地對其中的數據管道進行處理。使得我們能在學習機器學習的時候更加的輕鬆。
階段三：機器學習
開始進行機器學習。而機器學習中則涉及到很多複雜的算法，通過算法對數據進行分析和進行學習。然後對現實的情況作出判斷並對其進行回應。比如說語音識別，從外部用戶身上獲取語音數據，然後進行算法分析，最後識別為文字顯示在你的設備上。
階段四：數據挖掘
進行數據挖掘對數據進行收集分析。顧名思義，數據挖掘就是對數據進行挖掘，通過算法對數據進行收集然後分析，模擬人的原始學習形態。而數據挖掘涉及到了很多的知識，比如資料庫技術、機器學習、統計學、數據倉庫技術等。
階段五：深度學習
深度學習則是機器學習的一個分支，是實現機器學習的技術，同時深度學習也給機器學習帶來了很多實際的應用。從TensorFlow、BP神經網絡、深度學習概述、CNN卷積神經網絡、遞歸神經網、自動編碼機，序列到序列網絡、生成對抗網絡，孿生網絡，小樣本學習技術等方面講解深度學習相關算法。
階段六：自然語言
自然語言的處理。自然語言的處理一直是計算機科學和人工智慧領域一個重要的方向。自然語言就是如漢語、英語這樣的語言。這類語言一直是我們人類的獨有的特權。而這階段的自然語言處理就是讓機器能聽懂並能處理自然語言。
階段七：圖像處理
公安部在16個城市試點基礎上，在全國分兩批推廣機動車檢驗標誌電子化，為機動車所有人、駕駛人以及相關行業和管理部門提供電子證照服務。
深入了解一個學科並非是一件一朝一夕的事情，真正地去學精學通，更需要自身不懈的努力與堅持。不積跬步無以至千裡，不積小流無以成江海。耐心和恆心總會得到報酬。