如果未來想從事人工智慧方面的工作，從學習計算機開始學起是比較常見的選擇，也是比較現實的選擇。目前人工智慧是一個比較熱門的方向，很多IT人也都開始投身到人工智慧領域的研發中，要想從事人工智慧方面的工作，一定要先具備人工智慧的基礎知識，下面就把人工智慧的一些基礎內容做一個宏觀上的介紹。

首先，人工智慧的研究內容集中在六個大的方面，分別是自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學。人工智慧的基礎學科包括哲學、數學、神經科學、計算機學、經濟學、控制論、心理學以及語言學，可以說人工智慧所涉及到的學科非常多。

人工智慧的基礎研究包括搜尋問題、邏輯推理、機率推理、決策（簡單決策、複雜決策）、樣例學習（監督學習、決策樹、支援向量機、非引數化模型等）、機率模型、強化學習、自然語言處理（語言模型、資訊檢索、資訊抽取等）、感知（影象生成、影象處理等）以及機器人學等內容。

人工智慧的基礎性書籍比較多，比如可以選擇《人工智慧一種現代的方法》、《深度學習》、《神經網路與機器學習》等書籍。在學習的過程中要結合具體的案例進行實驗驗證，可以使用Python語言來完成大部分實驗，使用Python語言也是一個比較方便的選擇。

在學習人工智慧之前，最好讀一下《演算法導論》這本書，因為人工智慧中涉及到大量的演算法知識，如果沒有紮實的數學基礎，學起來會比較吃力。按照歷史經驗來看，即使是人工智慧專業的研究生，在研一的時候也往往比較辛苦，因為很多內容學起來是需要大量基礎知識的，如果基礎知識有欠缺，就需要補學，如果需要補學的內容比較多，就會明顯降低整體的學習速度。但是，大部分研究生都能按時完成學習任務。

如果有人工智慧方面的問題，也可以諮詢我。