提問者是非常有進取心的人，也十分的關心前沿科技。不過人工智慧涵蓋的範圍非常廣，所謂術業有專攻，無論是現在還是未來，沒有一家企業能夠獨自完成人工智慧，因此自學人工智慧，要學哪一部分呢？

比如開發技術方面，現在主流的圖形技術和聲音識別技術，這是人工智慧的基礎技術之一了，也就是人工智慧首先要解決的是看得到和聽得見的問題。但這也是非常難的，目前最成熟的是聲音識別，也就是目前我們手機中的各種應答技術。華為、小米、蘋果都有這種功能，圖形技術還不是很成熟，很難自動識別出圖形中的物體到底是什麼，這是需要進步的地方。

比如製造技術方面，無論是自動駕駛還是智慧裝置，都離不開裝置製造技術，這方面就不是自學能夠達到的了，需要企業規模級運作。

比如輔助技術方面，雷達、感測器等等，這些都屬於物聯網層面的東西，也是未來人工智慧的需求，這方面也很難自學。

人工智慧技術還有很多其他方面的東西，也就是說人工智慧的未來是一個組合型的技術，需要很多企業協同才能完成，如果要想涉足其中，可以選擇其中的一個環節即可。

1.掌握高等數學，線性代數，機率論與數理統計相關知識。

2.掌握一門程式語言，建議c++或者Python。

3.掌握一項深度學習開源工具，Tensorflow或者caffe，其他的也可以，比如pytorch，keras等。

4.學習斯坦福大學的cs229或者cs231課程，andraw ng教授的深度學習系列課程。

5.掌握常見的深度學習演算法，CNN或者RNN。

6.跟著github專案學，閱讀原始碼，自己動手實現。

人工智慧是我的主要研究方向之一，目前也在指導相關方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

在當前的人工智慧時代背景下，學習人工智慧技術對於學生和職場人都有比較實際的意義，學生掌握人工智慧技術會拓展自己獲取知識的渠道，職場人掌握人工智慧技術也會獲得更大的發展空間。

學習人工智慧技術需要找到一個適合自己的切入點，對於大部分基礎比較薄弱的人來說，如果想學習人工智慧技術，可以按照以下幾個步驟來進行學習：

第一：學習程式設計知識。掌握程式設計技術是學習人工智慧技術的重要基礎，而且從目前的技術體系結構來看，掌握程式語言也是與智慧體進行交流的重要途徑。學習程式語言可以重點考慮一下Python語言，一方面Python在人工智慧領域的應用比較普遍，另一方面Python也比較簡單易學。

第二：學習機器學習知識。機器學習是人工智慧領域的六大研究方向之一，同時機器學習也是開啟人工智慧大門的鑰匙，所以初學者可以從機器學習開始學起。機器學習包括資料整理、演算法設計、演算法實現、演算法訓練等步驟，所以學習機器學習的過程也需要補學一定的演算法知識。

第三：學習人工智慧平臺知識。目前不少科技公司已經陸續開放了自身的人工智慧平臺，透過這些人工智慧平臺，初學者可以完成一系列人工智慧的實驗，這個過程會積累大量的知識。

由於人工智慧的技術體系目前尚未完善，所以並不建議完全在脫離研發任務的情況下進行自學，初學者最好透過實習崗位積累一定的經驗。

最後，當前人工智慧領域的人才培養依然以研究生教育為主，所以如果未來想專業從事人工智慧領域的研發工作，可以考慮讀一下研究生。