其實學習什麼都可以，都不需要什麼條件，唯一的條件就是去學！曾今有位大人物說過，學習不怕晚，完了可以點上蠟燭！

要確定自己的應用方向，人工智慧只是一種技術，但要落地到應用才能發揮自己的作用。比如影象識別，語音合成，自然語言識別翻譯等等。

選定好方向，然後開始：

1、要有一定的數學基礎，高數基礎，統計學，機率論，線性代數。就這些

2、學習一種語言，很多人用的python，或者你喜歡的任何一種語言。

3、堅持學習和練習。

4、如果英文好那你會進步很快。

祝你成功！

這是人工智慧的所有課程，copy要是感興趣的話，可以瞭解一下：

第一階段

前端開發 Front-end Development

1、桌面支援與系統管理（計算機操作基礎Windows7）

2、Office辦公自動化

3、WEB前端設計與佈局

4、javaScript特效程式設計

5、Jquery應用開發

第二階段

核心程式設計 Core Programming

1、Python核心程式設計

2、MySQL資料開發

3、Django 框架開發

4、Flask web框架

5、綜合專案應用開發

第三階段

爬蟲開發 Reptile Development

1、網路百爬蟲開發

2、爬蟲項度目實踐應用

3、機器學習演算法

4、Python人工智慧資料分析

5、python人工智慧高階開發

第四階段

人工智慧 PArtificial Intelligence

1、實訓一：WEB全棧開發

2、實訓二：人工智慧終極專案實戰

1.研究生學歷、數學統計學相關專業

2.本科學歷、做程式設計開發，有經驗

這兩種情況都需要有python語言的基礎，如果想學習可以看下百戰程式設計師的課程

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等多方面的知識。是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、資訊理論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。

人工智慧學習路線最新版本在此奉上：首先你需要數學基礎：高等數學，線性代數，機率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析；其次需要演算法的積累：人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。

人工智慧其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。對於人工智慧在程式設計方面需要滿足多方面的要求。需要掌握至少一門程式語言，首選語言是Python，畢竟演算法的實現還是要程式設計的；如果深入到硬體，一些電類基礎課必不可少。

人工智慧學習的重點是機器學習。機器學習不是手動編碼具有特定指令的軟體例程來完成特定任務，而是一種“訓練”演算法的方式，以便它可以學習如何“訓練”涉及向演算法提供大量資料並允許演算法自我調整和改進。深度學習是機器學習的眾多方法之一。其他方法包括決策樹學習，歸納邏輯程式設計，聚類，強化學習和貝葉斯網路等。

人工智慧，這個詞又一次火爆了起來，原因依然是人才難求。幾乎每年的招聘季，人工智慧這個詞必然會成為熱點話題，一方面是因為這類專業畢業的人才“值錢”，另一方面則是這一領域非常“缺人”。“年薪三十萬屬於白菜價、薪資1年漲60%、有多少人就要多少”等等的話題不時刷爆人們的眼球。

許多人將AI與遙遠的未來聯絡起來。當然，人們對人工智慧對我們的社會和未來的影響表示擔憂。但隨著人工智慧的進步和採用繼續加速，有一點是肯定的，影響將是顯而易見的。

學習人工智慧需要具備以下幾點:

1. 良好的數學基礎。從事程式設計師工作的都知道，邏輯思維是至關重要的。這裡或多或少就會用到數學知識。當然你從事演算法相關就更需要數學了，簡單的微積分常識，機率估計這些都是必備的。最最佳化理論，極大似然估計等概念也是需要掌握的。另外還需要離散數學，數值分析等進階知識點。

2. 強大的程式設計能力。無論從事演算法研究還是演算法開發都需要較強的程式設計能力，包括寫程式碼的水平，程式碼最佳化的能力，資料結構的設計以及文件格式的書寫等等。只有你做到了程式碼實現，才能將自己的思想付諸於實際。

3. 一定的英語水平。演算法工作是需要不斷學習前沿知識的，這就需要多看高水平論文。當前主流論文以英文為主，只有你看懂了別人的論文，才能領會其精髓。

總之，只要你付出應有的努力，並堅持下去，一定可以學好人工智慧的。

我認為對於學習條件來說並無硬性要求，人工智慧涵蓋面比較廣泛，學什麼，怎麼學這個必然要視你的學習目的而定。下面，我將出於我自己的學習經驗對這個問題進行簡要解答。

細分的話，我認為人工智慧可以分為兩個學習方向。其一，是出於科研目的的理論知識學習；其二，是出於應用目的的開發技能學習。當然，兩個方向並非完全獨立，選擇一個學習方向，必然也會涉及另一個方向的學習，只不過學習側重點不同。

以科研為目的的理論知識學習

顧名思義，人工智慧就是以機器模擬人類的思考方式去處理一系列比較複雜的任務。但是，機器真的就有智慧嗎？對計算機執行原理稍微瞭解的人都明白，答案是否定的！機器永遠都是機器，它不可能有智慧，最起碼就目前的計算機體系結構而言，它的智慧也只是在強大的算力上模擬來的，機器並不會思考！但是，就人工智慧產品而言，它確確實實在進行一些列複雜的思考……而這又怎麼解釋呢？答案是“人類規定了機器在處理問題時的一系列規則”，而這個規則的定製就屬於人工智慧學習方向上的以科研為目的的理論知識學習。

透過上述解釋也可以看出，人工智慧理論知識的學習並不簡單，最起碼對於全國99%的人來說這是一個比較抽象的學科領域。作為學習者，我認為應當具備以下幾個學習條件:

1.良好的英文文獻閱讀能力。就目前情況來看，不管是國內專家還是國外專家，都更傾向於透過英文期刊來發表自己的研究成果，所以，良好的英文文獻閱讀能力對於瞭解和學習領域前沿成果，培養自己的科研思路是非常重要的。

2.紮實的數學基礎，對高等數學、線性代數、離散數學等應具有最基本的掌握。人類對於機器智慧化執行規則的規定正是透過一些列複雜的數學公式完成的，以卷積神經網路為例，如果我們不懂最基礎的卷積運算，那怎能搞懂什麼是卷積神經網路？我認為，這也是學習人工智慧最難的一部分。

3.良好的計算機知識體系。人工智慧雖然不是因計算機而生，但卻是因計算機而火。所以，掌握基本的計算機知識，有基本的程式設計基礎對於學習人工智慧理論知識有很大的幫助，馬克思說實踐是檢驗真理的唯一標準，只有在不斷的應用、測試中，我們才能更好的理解其基本執行原理。

當然，以科研為目的的人工智慧理論學習所要滿足的條件遠不止以上三個，但是上述三個條件確實是最基本、最難搞定的要求，換句話說，就這三個條件，我認為就可以勸退百分之99的意向學習者了，如果有興趣有毅力，能堅持，那就開始吧，學到之後，你將開啟剖析世界真理的大門，更精彩的世界在前方等著你。

出於應用目的的開發技能學習

相對來說，這種學習方式相較於理論學習要簡單的多。但是，有一點我們需要清楚，雖然優秀的人工智慧理論研究者不一定是優秀的人工智慧應用開發者，但優秀的人工智慧開發者，一定會是一位熟練掌握人工智慧理論基礎的理論研究者。但世事無絕對，相對於鳳毛麟角的技術大牛，如果我們放低自己的要求，將自己定位為一名普通的人工智慧開發者，那麼，我們的學習條件要低很多。可以總結為以下幾點:

1.基本瞭解所學人工智慧領域的基本原理。對於以開發為目的的學習方式來講，基本瞭解所學領域的基本原理是非常有必要的。同樣的，我們以卷積神經網路為例，如果我們要以卷積神經網路開發一款識圖工具，那麼我們最起碼要懂得如何在程式碼中設定卷積核的大小，要懂得設定幾層神經網路效果最好，要知道什麼是特徵向量，並懂得如何透過特徵向量計算兩張圖片的相似度。

2.掌握以python為主的計算機程式語言。因為就我自己而言，python是我在人工智慧領域的主力開發語言，但這並不意味著其它語言不行。比如，如果熟練使用java，也是可以的。我之所以推薦python，那是因為用python做人工智慧開發的人太多太多了，相對來說基於python的來源工具和教程也是非常的多，對於我們的學習，會有比較大的幫助。

3.要懂得充分利用以github為主的程式碼託管平臺，並養成勤查好問的好習慣。對於這一條我就不細說了，總結一句話，不會查詢現成的開原始碼的程式設計師不是一個合格的程式設計師。

總而言之，不管是理論學習還是應用開發學習，在人工智慧領域都是不簡單的，當然，有志者事竟成，如果真的感興趣，我相信沒有什麼能夠阻擋你學習的步伐。

最後插一句，我認為研究生更適合從事人工智慧領域的工作，因為有一個好的指導老師對於學習人工智慧是非常有幫助的，在這一資源上，我相信大多數人是無法和研究生相比的。

人工智慧應用在咱們生活中的很多地方，比如天貓精靈、停車場的牌照識別、無人超市掃臉支付、掃地機器人等，可以說在IT領域屬於最高階的了，相對應它的難度就會大一些。

學習人工智慧學歷要求比較高，最好是研究生學歷，或有3--5年開發專案的經驗，如果說你是初學者推薦是先學Python，後期再往人工智慧發展提升就可以。推薦可以去北京尚學堂的線上學習平臺《百戰程式設計師》去了解一下人工智慧這門課程，主要分為機器學習、深度學習、強化學習三個階段，常用的自然語言、影象識別都會講到，課程中還引進企業級大型真實專案作為實操作業，理論實踐相結合，加強鞏固多學知識，加深印象，老師1對1全程輔導，不會的技術老師都會及時答疑指導，不會的老師一點就通，節省了很多時間，而且尚學堂的課程還被北大列入課題研究，非常具有學習價值。