切入人工智慧領域有兩種方式

1 自主研發。這要求有一定實力與團隊，週期稍長。

2 加盟代理。針對大多數人來說比較合適，投入也不高，利潤大，很適合的創業專案。

代理一定要選擇具有自主研發團隊，完善的售後體系，高靈敏語音識別技術等

基於GPU或TPU的並行架構，對於加速圖形影象的計算速度很關鍵。

或許這個詞用的不夠恰當，但是這部分針對的是人工智慧真正的核心，成為技術領域也不過分。這部分包含演算法、模型和應用的開發。

演算法研究需要強大的數學基礎，以及優良的建模思維。應用是將演算法具體擴充套件到一個實體。影象處理一系列演算法衍生出瞭如今的計算機視覺等。

人工智慧涉及的領域很多，需要研究的東西頗多。首先要學好數學相關知識，物理也是有必要的。還有英語。這些都是計算機學習的必要準備。英語是為了以後能閱讀相關的書籍和文獻。

我找到了一個人工智慧的招聘要求，我們可以按照上面的招聘要求看現在要學習的內容是什麼。

我不贊同上面說的，大專生如果做技術還是很難的觀點。還有什麼人工智慧和AI的技術門檻比較高。AI不就是人工智慧嗎？不管你是什麼學歷，你都可以學習演算法深入的瞭解機器學習。前提是，要學好數學知識，還要有程式語言的基礎。但事實上，AI領域對於學歷的要求還是很高的。一般都是計算機專業的學生，考研往人工智慧的方面去學習。

樓主可以按照上面知識點的線路，學完python階段的第一步和第二部之後，跳過前端等直接去學習資料分析和挖掘，之後看一下人工智慧的知識點。如果透過自學還是很有興趣的話。可以深入學習。

需要真正感興趣，否則會很累。

學好數學（和物理）是必要的條件，如果英語再好的話那就是如虎添翼了。數理好是學習計算機科學（包括程式設計）必要的知識準備。數學要很棒，計算機技術比較過關，至少需要熟練掌握python 或Java，最好是python，對計算機演算法感興趣，掌握大量演算法。

我認為學好計算機最需要有悟性，其次是計算機思維厲害，多少需要些天賦。

很明白（是個明白人，不是糊塗蛋或半瓶子曠蕩）計算機的概念、思想、原理、演算法等骨頭類的東西，並大量實踐、擅長理論與實踐相結合、擅長總結與反思；英語好是為了能夠閱讀有關的英語文獻，先人一步瞭解國際人工智慧領域最新的發展。

成為人工智慧高人或高手確實需要腦袋聰明，還需要首創能力強。不是高人則需要學習能力超強，特能鑽研。

比如編寫阿爾法狗與圍棋頂尖高手較量的程式，主要是玩思維，然後是計算機相關技術，這是我的看法。

人工智慧是比較典型的多學科交叉領域，涉及到的學科包括數學、計算機學、哲學、經濟學、控制學、神經學、語言學等，所以從事人工智慧領域的研發人員通常都需要長時間的知識積累，同時人工智慧領域的發展也受限於計算機等領域的發展，因此人工智慧雖然已經有了半個多世紀的發展，但是目前依然處在初期階段。

對於已經有三年工作經驗的工程師來說，如果要想從事人工智慧方面的研發，首先要完善自己的知識結構，然後找一個切入點，進而展開人工智慧領域的研發工作。

人工智慧的基礎知識涉及到三個方面，其一是數學基礎，其二是人工智慧基礎，其三是程式設計基礎。數學是人工智慧研發的基礎，如果沒有紮實的數學知識是很難進入人工智慧領域的，不管是自然語言處理、自動推理、機器學習還是計算機視覺，這些具體的人工智慧研究領域都是以演算法為基礎展開研究的。具體的內容包括高等數學、線性代數、機率論和離散數學。

人工智慧基礎涵蓋的內容包括問題求解（搜尋問題、約束滿足問題）、邏輯推理、知識表示、規劃與行動、量化、機率推理、複雜決策、樣例學習、強化學習、自然語言處理、感知、機器人學等內容，這些內容是人工智慧的基礎，掌握這些內容是全面瞭解人工智慧的第一步，看一個分層規劃演算法的描述過程：

關於程式語言的選擇，推薦學習一下Python語言，對於已經有3年工作經驗的工程師來說，程式語言的學習應該是比較簡單的事情。由於Python語言有豐富的庫支援，包括Numpy、Scipy、pandas、Matplotlib等庫，所以採用Python開發人工智慧應用是比較方便的。

在具備了以上基礎之後，可以選擇一個具體的方向進行深入研究（最好跟著實際專案走），目前機器學習，包括深度學習是一個不錯的選擇。