AI（人工智慧）領域是近些年的熱門領域，早期AI只是研究生階段的研究方向，但是目前不少重點高校已經陸續在本科階段開設了AI專業，以滿足科技行業發展對AI人才的需求。由於AI人才的短缺比較明顯，所以目前從事AI研發的工程師往往都具有較高的薪資待遇，從就業的角度出發，學習AI是一個不錯的選擇。
由於AI是一個典型的多學科交叉領域（哲學、數學、計算機、經濟學、工程學等），所以AI人才的培養週期比較長，同時難度也比較大。對於基礎比較薄弱的人來說，如果想學習AI方面的知識，可以按照以下幾個步驟來學習。
第一：基礎知識。學習AI有兩個比較重要的基礎知識，一個是數學基礎，另一個是計算機基礎。數學基礎包括高等數學、線性代數、機率論和離散數學等內容，計算機基礎則包括作業系統、計算機網路、演算法設計、程式語言等內容。建議在學習程式語言的過程中，逐步補齊各個方面的知識結構，程式語言可以選擇Python。
第二：人工智慧基礎。人工智慧雖然經過了半個多世紀的發展，但是目前人工智慧技術依然處在發展的初期階段，需要攻克的方向集中在六大領域，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺、機器人學和機器學習。學習人工智慧的基礎知識包括搜尋、對抗、推理與規劃、決策、樣例學習等內容。
第三：選擇一個切入點。學習人工智慧最好選擇一個切入點深入下去，目前機器學習就是一個不錯的切入點。機器學習隨著大資料的發展而得到了較為廣泛的重視，在自動駕駛、智慧醫療等領域已經有較為廣泛的運用，也積累了大量的經驗，而且機器學習也是大資料比較常見的資料分析方式，因此從機器學習開始深入AI是比較好的選擇。
AI（人工智慧）領域是近些年的熱門領域，早期AI只是研究生階段的研究方向，但是目前不少重點高校已經陸續在本科階段開設了AI專業，以滿足科技行業發展對AI人才的需求。由於AI人才的短缺比較明顯，所以目前從事AI研發的工程師往往都具有較高的薪資待遇，從就業的角度出發，學習AI是一個不錯的選擇。
由於AI是一個典型的多學科交叉領域（哲學、數學、計算機、經濟學、工程學等），所以AI人才的培養週期比較長，同時難度也比較大。對於基礎比較薄弱的人來說，如果想學習AI方面的知識，可以按照以下幾個步驟來學習。
第一：基礎知識。學習AI有兩個比較重要的基礎知識，一個是數學基礎，另一個是計算機基礎。數學基礎包括高等數學、線性代數、機率論和離散數學等內容，計算機基礎則包括作業系統、計算機網路、演算法設計、程式語言等內容。建議在學習程式語言的過程中，逐步補齊各個方面的知識結構，程式語言可以選擇Python。
第二：人工智慧基礎。人工智慧雖然經過了半個多世紀的發展，但是目前人工智慧技術依然處在發展的初期階段，需要攻克的方向集中在六大領域，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺、機器人學和機器學習。學習人工智慧的基礎知識包括搜尋、對抗、推理與規劃、決策、樣例學習等內容。
第三：選擇一個切入點。學習人工智慧最好選擇一個切入點深入下去，目前機器學習就是一個不錯的切入點。機器學習隨著大資料的發展而得到了較為廣泛的重視，在自動駕駛、智慧醫療等領域已經有較為廣泛的運用，也積累了大量的經驗，而且機器學習也是大資料比較常見的資料分析方式，因此從機器學習開始深入AI是比較好的選擇。