購買一些關於人工智慧的書，再看看，關注一下那些微微博，博主，那些，僅供智慧千年的專家，大師。還有最近人工智慧的小玩具小工具，還有開發那些人工智慧的公司，或者他們的動向，然後，我現在，寫這篇文字，就是用的科大訊飛的輸入法軟體，而且沒有，更改一個字，人工智慧，越來越快。

作為一名多年從事人工智慧的程式設計師，目前主要的研究領域是目標檢測、OCR、例項分割、人體姿態估計和人臉識別，所以我來回答一下這個問題。

首先，人工智慧是當前計算機行業最高階、待遇最高的崗位，也是未來發展趨勢，計算機出身的研究生基本都選擇這個行業，很多java、web開發、資料開發人員也開始轉行人工智慧，AI未來發展空間巨大，選擇這個行業可以說非常有前途，從這些年發展來看，無論讀研專業選擇、半路轉換人工智慧都能實現薪資的大幅增加，就業情況樂觀，是不二之選。

專業選擇或者java轉行人工智慧，都需要做好以下幾個方面準備：

第一：基礎知識儲備。人工智慧需要有一定的機器學習基礎，需要了解機器學習當中基本的概念、理論和方法，例如什麼是訓練集、測試等，以及專業名稱，例如什麼是過擬合、模型如何調優等，尤其需要深刻了解什麼神經網路，神經網路模型工作原理等。這些概念和方法是人工智慧的基礎。

第二：程式語言：研究生可能會學習MATLAB、C語言等做實驗使用，程式設計師可能會對java、c++等比較熟悉。而人工智慧從業者更多的使用python語言，因此建議先花一個禮拜學習python語言，完成語言的基本入門後就可以開始人工智慧之旅了。

第三：人工智慧基礎準備：學習瞭解人工智慧基礎方向，如目標檢測、OCR、人臉識別基礎知識，瞭解大概方向和現狀以及演算法等。嘗試做基本的人工智慧專案，例如人臉檢測、行人檢測等，透過這些例子提升自己的成就感，然後在由易到難。

第四：人工智慧進階與精通：有了基礎知識和基本認識後，就可以開始做其他複雜有意義的專案，例如版面分析、影片分析等。

樓主可以先試著看一看網易雲課堂上吳恩達老師的機器學習課程或者深度學習課程。吳恩達老師的課程可以讓你開始瞭解人工智慧，以及明白自己需要學習什麼，人工智慧能夠運用到什麼方面。吳恩達老師的深度學習課程提供課後作業，課後作業的質量相當之高。現實手擼神經網路，然後實現CNN模型，實習影象分類，人臉識別，圖片風格轉換生成。隨後，學習RNN時，提供了實現自動生成音樂的深度學習應用。

總之，吳恩達老師的課後作業包含了各種深度學習的應用。但網易雲上並沒有提供，所以你需要到githib找，很容易找到的。

看了吳恩達老師的課程，你就可以根據自己的興趣方向進行相關學習比如學習演算法原理，看一看李航的統計學，周志華的機器學習，學一學深度學習框架如tensorflow，看一看英文文獻等