我的研究方向是大資料和人工智慧，目前我也在做基於機器學習的智慧診療專案，所以我來回答一下這個問題。

一般來說，機器學習是研究生的研究方向，本科階段如果要往機器學習方向發展可以分階段做好以下知識儲備：

第一，數學基礎。機器學習是人工智慧研究的六大內容之一，主要的任務就是從一堆雜亂無章的資料中找到背後的規律，而演算法的設計、實現、訓練、驗證和應用是機器學習的核心問題。所以，在本科階段要打下一個紮實的數學基礎，尤其是高數、線性代數和機率論。

第二，程式語言基礎。機器學習需要完成演算法的實現、訓練和驗證，實現演算法則需要使用到程式語言。目前在機器學習領域使用Python語言比較普遍，Python本身比較簡單也非常適合自學，所以建議系統的學習一下。

以上內容可以分階段完成，在大一階段一定要學好數學基礎，然後再一步一步學習程式語言和大資料知識。另外，要重視英語的學習，現在軟體研發的國際化趨勢越發明顯，英語將是必不可少的交流工具之一。

最後，建議想在機器學習領域深入學習的同學讀研究生，讀研會給你的學習和研究提供一個大平臺，你會獲得更多的資源和幫助。

如果有網際網路方面的問題，也可以諮詢我。