不知道您問的是哪一個階段的人工智慧程式設計。

現在小學就已經有軟體實現人工智慧程式設計啦，語音識別和麵部識別技術封裝成模組，識別人臉，識別率很高，甚至連眼睛，嘴巴，鼻子的位置都能識別，還包括識別文字，車牌號，人臉偵測等等，這些都要要感謝封裝這些模組的程式設計師們，正是他們的演算法解決了以上問題。

估計你是問成人編碼的人工智慧程式設計吧，有一定難度，直接上手，旁邊沒有人帶你，估計很難有收穫，光看書是不行的，不實踐永遠不知道怎麼回事。建議你到公司去免費實習，如果人家需要的話，勤快點，雖然不給錢，還經常加班，但是還是能學點知識的，我大二就開始實習啦，還好公司還給補助啥的，學到不少東西，雖然後來沒有從事程式設計這個行業，不過現在教小孩子學程式設計還是綽綽有餘的。

如果對小學人工智慧程式設計有興趣可以跟我聊聊，或者看看我釋出的免費案例影片教程，不要小看我們小學生的水平哦，說不定會嚇你一跳呢。

前景很好，中國正在產業升級，工業機器人和人工智慧方面都會是強烈的熱點，而且正好是在3~5年以後的時間。

難度，肯定高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟體程式設計(基礎的應用最廣泛的語言：C/C++)必須得很好，微電子(數位電路、低頻高頻類比電路、最主要的是嵌入式的程式設計能力)得學得很好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力很重要)。這樣的話，你就是人才，你就是中國未來5年以後急需的人工智慧領域的人才。一門深入地鑽研下去，你就是這個領域的專家甚至大師。

但是！！！如果你沒有這些喜好和特長或者沒能學好這些學科的話，現在做別的選擇還來得及。一家之言，僅供參考！~

人工智慧不容易學的，要從Python基礎開始慢慢學，不過去機構0基礎可以學，優就業比較靠譜的，他們那裡python課程很好。

任何一門學科或一種技能，在具備相應的基礎都可以學。所以相應的基礎很重要，就如學高中物理，具備了一定初中基礎就可以學，但是隻有小學基礎就難度大些。

另外，好學和學好，又是有一些區別。

如果對一件事情確定是十分痴迷，不記時間成本，那麼就算基礎稍微差點，只要持之以恆，依然會學有所成

人工智慧不難學，目前的人工智慧還不能稱的上真正意義的上的智慧，因為目前都還是基於大資料驅動的機器學習，其實就是讓計算機記住了大量的資料，還不具備最簡單的推理、聯想等能力。

所以學習人工智慧的的突破點就比較明確了，就是學好機器學習就行了。

機器學習主要包括，神經網路計算、支援向量機、決策樹、深度卷積神經網路、等。

學習這些可以看周志華的西瓜書入門，在此之前、你需要現有一定的高等數學和矩陣分析的數學基礎，因為神經網路的訓練過程就是梯度下降法，需要用到高等數學裡的鏈式求導法則，還有一些矩陣運算的推導需要你有一些線性代數和矩陣分析的基礎，比如機器學習裡經常聽到的hessian矩陣，就需要有矩陣求導的知識！ 此外你還需要有一定的機率論、隨機過程基礎，比如 HMM隱馬爾可夫演算法就需要隨機過程理論。

當然如果你只是一個機器學習應用型從業人員，可以不必對數學過分的專研，只需要掌握基本的思想即可，然後學習一些機器學習深度學習的軟體和開發包，比如在python語言下基於tensorflow的深度學習開發等，或者opencv、caffe等，當然完全不懂數學基礎也不行，因為深度學習應用過程涉及到繁瑣的引數調節過程，沒有任何數學思維就會很盲目、很難構造出一個合適的模型。

比較難，涉及機械，電子，軟體，力學，醫學很多個方面，簡單點的應該還行吧！花很多錢去做個人工智慧請個真人很不划算，長遠來說還是要人工智慧好！比如你身體不方便或是帶殘疾，用機器人你怎麼使用她都不會煩，比自己的兒女還孝順

易學難精，入門只需微績分、線性代數。但比較先進的模型如GAN要求比較高，可能要對機率、統計學等有一定要求。

就業就更不容易，沒個博士都不用玩了。晶片設計也就要求碩士而已。

追隨前緣研究很難，論文很多，要重現也不容易，要有大紀憶容量的GPU或用谷歌Colab。

人工智慧不好學，而且非常不好學。

但是，如果你只是使用現有的一些AI演算法的話，也沒有那麼難。

先說說基本要求吧：

首先是數學。人工智慧的基礎是數學，特別是高等數學，需要掌握的知識包括但不限於線性代數、機率論、數理統計等等，這些僅僅是入門的必須數學知識，等入門以後，你會發現更多的其他數學知識。其次是計算機基礎知識。比如演算法、資訊理論等，還要掌握至少一門高階語言，目前這個領域python、java比較流行，相關的開原始碼和庫較多。入門後你會發現還需要大資料處理相關的基礎技能，這樣會對你的作業系統技能、資料庫處理、叢集部署等提出一定的要求，不過也不要怕，這時候一般會有一個團隊和你一塊做這些。第三就是英語。目前大部分最新的文獻資料基本都是英語，中文的也有，但是比較少，而且比國外晚很長時間才有可能出現。最後就是獲得基礎的大量原始資料。這個在國外可能比較難獲取，國內環境寬鬆，獲得的難度好一點，如果不能獲得真實的海量資料，你的訓練也沒有意義，獲得的模型也是不準確的。

如果具備了上述4點，就可以比較順暢的進行人工智慧的研究學習了，如果一開始沒有找到研究的方向，第四點不具備也沒關係，可以先從演算法學習等方向入手，以後找到方向了再想辦法獲得資料。

總的來說，人工智慧雖然沒有想象的那麼神秘，但是真要研究起來也沒那麼簡單，畢竟，這是個從海量資料裡尋找規律，找出問題解決模型的一種方式，牽涉的方方面面很多，如果沒有很大的毅力，想有大的發現還是比較困難的。

如果只是想將來找份人工智慧相關的工作，也不用這麼辛苦的研究，把工具學習好，把現有的演算法學習好就可以了。

人工智慧近年來在中國發展迅猛，國內各大科技公司都分別推出了自己的人工智慧發展戰略，但是目前國內關於人工智慧方面的人才卻是十分的緊缺，各大企業對人工智慧人才的需求迅速增長，這也就導致了很多人想要轉行進入人工智慧行業。但是，很多想要進入AI行業的人並沒有相關的理論和技術基礎， 那麼，零基礎學習人工智慧可以嗎？當然是可以的，如何零基礎學習人工智慧？

1、打好基礎，學習高數和Python程式語言

高等數學是學習人工智慧的基礎，因為人工智慧裡面會設計很多資料、演算法的問題，而這些演算法又是數學推匯出來，所以你要理解演算法，就需要先學習一部分高數知識。

先將高等數學基礎知識學透，從基礎的資料分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。

再就是學習python程式語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智慧學習的基礎程式語言是非常適合的。一方面Python是指令碼語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制檯就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個裡面最低的。

2、階段晉升，開始學習機器學習演算法

掌握以上基礎以後，就要開始學習完機器學習的演算法，並透過案例實踐來加深理解和掌握。機器學習無疑是當前資料分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的演算法。機器學習的演算法很多。很多時候困惑人們都是，很多演算法是一類演算法，而有些演算法又是從其他演算法中延伸出來的。還有很多機器學習的小案例等著你來挑戰，前面掌握的好，後面當然輕鬆很多，步入深度學習。

3、不斷挑戰，接觸深度學習

深度學習需要機器大量的經過標註的資料來訓練模型，所以你的掌握一些資料探勘和資料分析的技能，然後你再用來訓練模式。在這裡你可能會有疑問，據說深度學習，好像有很多神經網路，看著好複雜，編輯這些神經網路那不是太難了，你大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經把這些神經網路模型封裝在他們各自的框架裡面了，你只需要呼叫就可以了。

4、不斷實戰，增強自己的實力經驗

當你掌握了基本的技術理論，就要開始多實踐，不斷驗證自己的理論，更新自己的技術。找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網路，多動手寫寫程式碼，多做一些與人工智慧相關的專案。如果有條件的話，可以從一個專案的前期資料探勘，到中間模型訓練，並做出一個有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那麼恭喜你，你已經具備一名人工智慧初級工程師的水準了。

5、找到自己的興趣方向

人工智慧有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智慧領域的大牛，有所成就。

人工智慧前景不錯的就業方向：科學研究，工程開發。計算機方向。軟體工程。應用數學。電氣自動化。通訊。機械製造人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究範疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智慧搜尋等。應用領域包括機器翻譯、語言和影象理解、自動程式設計、專家系統等。