要了解人工智慧學什麼內容，需要首先了解人工智慧是什麼：

1、人工智慧是電腦科學的一個分支，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。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

2、人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。

那麼，人工智慧學什麼內容呢？

目前人工智慧專業的學習內容主要包括： 機器學習、人工智慧導論（搜尋法等）、影象識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

需要的基礎課程主要有，訊號處理，線性代數，微積分，還有程式設計（有資料結構基礎）。

從專業的角度來說，機器學習、影象識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向，只要精通其中一個方向，就已經很厲害了。所以不要看內容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個方向深入研究。其實嚴格來說，人工智慧不算難學，但是也不是輕輕鬆鬆就能學會的，需要有一定的數學相關的基礎，同時還有一段時間的積澱。

需要我們瞭解的一點是人工智慧是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智慧是很不容易的。

首先我們需要一定的數學基礎，如：高數、線性代數、概率論、統計學等等。很多人可能要問，我學習人工智慧為什麼要有數學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數能讓我們瞭解如何將研究物件形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統計規律，此外還有許多其他數學科目，這些數學基礎能讓我們在學習人工智慧的時候事半功倍。

然後我們需要的就是對演算法的累積，比如人工神經網路、遺傳演算法等。人工智慧的本身還是通過演算法對生活中的事物進行計算模擬，最後做出相應操作的一種智慧化工具，演算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最後需要掌握和學習的就是程式語言，畢竟演算法的實現還是需要程式設計的，推薦學習的有Java以及Python。如果以後想往大資料方向發展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智慧所必須要掌握的一門程式語言。當然，只掌握一門程式語言是不夠的，因為大多數機器人的模擬都是採用的混合程式設計模式，即採用多種程式設計軟體及語言組合使用，在人工智慧方面一般使用的較多的有彙編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，程式設計是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。

人工智慧現在發展得越來越快速，這得益於電腦科學的飛速發展。可以預料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智慧的產品，而這些產品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智慧行業的未來發展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智慧行業不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業所需要的技能才行。

人工智慧，即AI(ArtificialIntelligence)，是一門包含計算機、控制論、資訊理論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。

該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智慧是從計算機應用系統角度出發，研究如何製造出人造的智慧機器或智慧系統，來模擬人類智慧活動的能力，以及延生人類智慧科學。

核心課程

ArtificialIntelligence人工智慧

MachineLearning機器學習

AdvancedOperatingSystems高階作業系統

AdvancedAlgorithmDesign高階演算法設計

ComputationalComplexity計算複雜性

MathematicalAnalysis數學分析

AdvancedComputerGraphics高階計算機圖形

AdvancedComputerNetworks高階計算機網路

就業方向參考

(1)搜尋方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智慧搜尋、語音搜尋、圖片搜尋、視訊搜尋等都是未來的方向)

(2)醫學影象處理：醫療裝置、醫療器械很多都會涉及到影象處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。

(3)計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有一個大的方向是車牌識別;目前鑑於視訊監控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯;

(4)還有一些影象處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。

另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發展前途。

一、Python基礎

二、數學基礎，其中包含微積分基礎、線性代數以及概率統計

三、各種框架，如Tensorflow等

四、深度學習，其中包含機器學習基礎、深度學習基礎、卷積神經網路、迴圈神經網路、生成式對抗神經網路以及深度強化學習。

五、商業專案實戰，如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測和人臉識別、YOLO V2 多目標多種類偵測、GLGAN 影象缺失部分補齊以及語言喚醒等。

1.數學基礎：

高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析，博弈論；

2.演算法積累：

神經網路，支援向量機，貝葉斯，決策樹，邏輯迴歸，線性模型，聚類演算法，遺傳演算法，估計方法，特徵工程等；

3.程式語言:

至少掌握一門程式語言，越精通越好，畢竟演算法的實現還是要程式設計的；

4.技術基礎：

計算機原理，作業系統，程式設計語言，分散式系統，演算法基礎；

從專業的角度來說，機器學習、影象識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向，只要精通其中一個方向，就已經很厲害了。所以不要看內容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個方向深入研究。其實嚴格來說，人工智慧不算難學，但是也不是輕輕鬆鬆就能學會的，需要有一定的數學相關的基礎，同時還有一段時間的積澱。

高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智慧問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究物件形式化，概率論描述統計規律。

需要演算法的積累：

人工神經網路，支援向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門程式語言：

比如C語言，MATLAB之類。畢竟演算法的實現還是要程式設計的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。