人工智慧包括的根據的太多了，這要自己的專業來選擇。

大概崗位有 大資料工程師 資料分析師 python工程師 機器學習工程師、

學習的課程有; 機器學習 神經網路 深度學習 JAVA大資料 python

適合的人群有；資料分析師 0基礎思維能力強 數學/統計/物理學 開發程式設計師

人工智慧這麼火，未來發展趨勢，那我們要修哪些課才更有幫助呢？這個要看你個人的職業以及以後的工作要做什麼。總體來看，有三個方向：1.人工智慧的演算法研究，再牛逼的人工智慧背後也是一整套演算法在，因此你可以選擇演算法導論等。2.人工智慧物理模組設計與開發，如果你說你數學邏輯不行，那就偏重於人工智慧的製造與設計吧，這在未來是一個很大的市場。3.人工智慧應用設計，理論上所有人的工作都可以替代，你也可以選擇應用管理方面，當然這方面也是更新換代最快，需要學的知識也更多。

學人工智慧首先要掌握的是Python技術，因為它是AI首選語言。那麼不如先來看看Python應該怎麼學。第一階段是資料的儲存、運算子與表示式、迴圈、基礎資料結構、函式、模組 、面向物件程式設計 、繼承、封裝、多型 、面向物件高階、檔案操作與異常處理、高階函式與測試、排列組合與正則、網路程式設計。

第二階段是Linux和資料庫階段，要掌握Linux作業系統、檔案系統與使用者、文字操作命令、網路命令、程序管理與服務配置、Shell程式設計與bash、原始檔編譯、版本控制、MySQL基本使用、MongoDB的基本使用、Redis的基本使用。

Python學習途徑有：

1.教學影片，現在線上學習的影片有很多，可以自己搜尋，進行學習。

2.多逛逛知名技術部落格、論壇，遇到問題善於提出並找到解決方案。

3.閱讀開源專案，分析開源專案，理論與實踐相結合，充分掌握技術。

4.善用github，學習永無止境。

5.多看看國外先進的技術，完善自己的技術儲備。

人工智慧發展到現在，可以說普及度已經相當高了。但是對於如何學習，依舊有不少技術人覺得無從下手。的確，人工智慧複雜，但並不神秘。它建立在以線性代數和機率論為骨架的基礎數學上，透過簡單模型的組合實現複雜功能。

在工程上，深度神經網路通常以其恆河沙數般的引數讓人望而卻步；可在理論上，其數學原理卻具有更好的可解釋性。從事年薪百萬的高階研究固然需要非凡的頭腦，但理解人工智慧的基本原理絕非普通人遙不可及的夢想。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧包括的根據的太多了，這要自己的專業來選擇。

大概崗位有 大資料工程師 資料分析師 python工程師 機器學習工程師、

學習的課程有; 機器學習 神經網路 深度學習 JAVA大資料 python

適合的人群有；資料分析師 0基礎思維能力強 數學/統計/物理學 開發程式設計師

人工智慧這麼火，未來發展趨勢，那我們要修哪些課才更有幫助呢？這個要看你個人的職業以及以後的工作要做什麼。總體來看，有三個方向：1.人工智慧的演算法研究，再牛逼的人工智慧背後也是一整套演算法在，因此你可以選擇演算法導論等。2.人工智慧物理模組設計與開發，如果你說你數學邏輯不行，那就偏重於人工智慧的製造與設計吧，這在未來是一個很大的市場。3.人工智慧應用設計，理論上所有人的工作都可以替代，你也可以選擇應用管理方面，當然這方面也是更新換代最快，需要學的知識也更多。

學人工智慧首先要掌握的是Python技術，因為它是AI首選語言。那麼不如先來看看Python應該怎麼學。第一階段是資料的儲存、運算子與表示式、迴圈、基礎資料結構、函式、模組 、面向物件程式設計 、繼承、封裝、多型 、面向物件高階、檔案操作與異常處理、高階函式與測試、排列組合與正則、網路程式設計。

第二階段是Linux和資料庫階段，要掌握Linux作業系統、檔案系統與使用者、文字操作命令、網路命令、程序管理與服務配置、Shell程式設計與bash、原始檔編譯、版本控制、MySQL基本使用、MongoDB的基本使用、Redis的基本使用。

Python學習途徑有：

1.教學影片，現在線上學習的影片有很多，可以自己搜尋，進行學習。

2.多逛逛知名技術部落格、論壇，遇到問題善於提出並找到解決方案。

3.閱讀開源專案，分析開源專案，理論與實踐相結合，充分掌握技術。

4.善用github，學習永無止境。

5.多看看國外先進的技術，完善自己的技術儲備。

人工智慧發展到現在，可以說普及度已經相當高了。但是對於如何學習，依舊有不少技術人覺得無從下手。的確，人工智慧複雜，但並不神秘。它建立在以線性代數和機率論為骨架的基礎數學上，透過簡單模型的組合實現複雜功能。

在工程上，深度神經網路通常以其恆河沙數般的引數讓人望而卻步；可在理論上，其數學原理卻具有更好的可解釋性。從事年薪百萬的高階研究固然需要非凡的頭腦，但理解人工智慧的基本原理絕非普通人遙不可及的夢想。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。