大家好:我是船长! 人工智能(AI)近几年,以及未来若干年,都将是一个热门的话题,很大,很广,很高端,很深奥.有人说,人工智能离我们还很遥远,可是我们生活中好像又随处可见人工智能的应用场景. 当一个小白想去学习人工智能,将来打算以此为职业或创业的时候,非科班出身.听闻一大推术语:AI,python,微积分,线性代数,爬虫,数据分析......头就大了,不知道从哪里开始.也就退缩了,认为学习掌握人工智能很难. 其实,学习(自学)人工智能真的很难吗? NO! 我以为,很多人认为难,有以下5点原因: 1.找不到好的学习资源,网上一搜,全是几千上万元的视频培训课程,想学,又怕钱花掉了质量不好,浪费钱 2.看实体书籍教程或者电子PDF版教程,内容专业性太强,自学起来没趣味,容易打瞌睡 3.懒惰 4.懒惰 5.懒惰 所以,我打算搞这个教程,原因: 1.我个人真的很厌恶网络上各种各样的收费人工智能课程,滥竽充数一大堆 2.我想用最通俗最简单的方式来写关于人工智能的教程,让每个人都看得懂,学得会,她真的没那么深奥 3.免费 4.免费 5.免费 最后,想自学人工智能的,跟着船长,再过几年,你回头来看,这里的教程方法,绝对是你想从事人工智能行业最好的选择!
人工智能的就业前景还是很不错的，人工智能的发展现状处于成长期，国家发布相关政策促进人工智能的发展，一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划。中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。过去一年中，人工智能的人才需求增长近3倍，并且40%拥有AI技能的人才现阶段薪酬区间主要集中于10001元至15000元/月，远高于全国平均水平。从以上信息可以判断，人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。这也是我们考生和家长务必考虑清楚的事情。
人工智能专业的学习内容主要有：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、生物演化论、图像识别、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的前置课程主要有：信号处理、线性代数、微积分、编程（最好有数据结构基础）等。
1.认知与神经科学课程群
具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程
2.人工智能伦理课程群
具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》
3.科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。
4.先进机器人学课程群
具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》……
6.人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》……
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、经济学、计算机、控制学、神经学和语言学等诸多学科，由于内容多且难度大，所以人工智能领域的人才培养也一直以研究生教育为主，从这个角度来看，学习人工智能相关技术还是具有一定难度的。
人工智能专业除了学习难度较大之外，需要学习的知识量也比较大，而且很多领域的知识体系并不健全，很多内容依然需要通过大量的实验和总结来完成学习，这无疑加大了学习的难度。
难，但只要有兴趣就没问题，很多计算机的大学生就是水过来的，和你差不多，提前开始备考就行
没有一定的基础不太容易
跨考计算机专业看你原来的专业是什么，如果原来的专业是数学或者物理，这两个学科跟计算机相似，自学考难度不大，不算难。如果是中文或者其它学科就比较难了，计算机专业涉及的数学非常多，补容易。
自考大专计算机专业的课程包含C语言，数据库，人工智能，JAVA，网络，多媒体，数字逻辑，微机原理，C#程序设计，ASP程序设计，高数，计算机英语，数据结构，软件工程，机器人科学，单片机，汇编语言等专业课找到这两个“百度知道”的回答里提供了不少计算机方面的学习资源，有很多完整的计算机专业课免费视频，有兴趣的话，看看适不适合。。。
不难的，人工智能其那就是很不错的，零基础就能进行学习的人工智能就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
人工智能的就业前景还是很不错的，人工智能的发展现状处于成长期，国家发布相关政策促进人工智能的发展，一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划。中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。过去一年中，人工智能的人才需求增长近3倍，并且40%拥有AI技能的人才现阶段薪酬区间主要集中于10001元至15000元/月，远高于全国平均水平。从以上信息可以判断，人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。这也是我们考生和家长务必考虑清楚的事情。
人工智能专业是一个比较好学的专业，课程难度不大，同时该专业还是一个很不错的专业，前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点，以后很多东西都是人工智能了。我是桂林电子科技大学18级学生，我有一个认识的学弟就是人工智能专业的，我们学校是2020年才有人工智能这个专业的，下面我来具体介绍一下这个专业吧。01——个人感受我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。02——专业介绍人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。03——主修课程人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。04——就业前景人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。05——小结人工智能这个专业不难学，但是大家也不能太随意，不然也会挂科的哟。并且人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。
学习人工智能并不是特别难，但是需要自己具备一定的数学和编程基础。在学习人工智能之前，通常需要先学习一些前置课程，包括数学（如微积分、线性代数、概率论等）、编程（如Python、C++、Java等）以及机器学习和数据分析的基础知识。学习人工智能时，需要有一定的耐心和自学能力，并且需要不断实践，通过实际项目来加深对知识的理解。
人工智能专业是一个比较好学的专业，课程难度不大，同时该专业还是一个很不错的专业，前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点，以后很多东西都是人工智能了。我是桂林电子科技大学18级学生，我有一个认识的学弟就是人工智能专业的，我们学校是2020年才有人工智能这个专业的，下面我来具体介绍一下这个专业吧。
我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。
还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。
说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。
我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。
人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。
人工智能这个专业不难学，但是大家也不能太随意，不然也会挂科的哟。并且人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。
随着科技的发展，人工智能的发展也越来越好。那么，人工智能专业难学吗？哪些学校开设了人工智能专业呢？下面和我一起来看看吧！
目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）
从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的，不过前置的课程在大学本科期间都有学习过，如信号处理，线性代数，微积分这些，如果你在学校期间，这部分的内容学习的不错，那么恭喜你了，你的基础不错。可以专心学习后面机器学习、深度学习相关的内容了。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，最终你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
目前，国内从事人工智能教学和科研的院校中，北京大学、清华大学（姚班）、浙江大学、上海交通大学、中国科学技术大学、哈尔滨工业大学（机器人）等实力最强。厦门大学、中南大学、南京大学、南京理工大学、东南大学、电子科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、北京理工大学、中山大学、华中科技大学和武汉大学等也是非常不错的选择。
另外，还有三所录取分数不高但同样很有实力的学校：西安电子科技大学、上海大学和湖南大学。相对而言国内的人工智能教育还是相对落后，能出国的尽量出国。
人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
对于本科并没有专门、深入的AI、ML专业，因为毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。但由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，所以已经有些大学专门开设了数据科学专业，更甚者是数据科学学院。所以如果有意向从事AI相关的工作，在本科专业上可以尝试以下选择：
如果是暂时没有太大倾向，既有可能做科学研究，也有可能做工程开发，可以选计算机方向，例如“计算机科学”（Computer Science），软件工程（Software Engineering），目前情况来看，最对口从事AI方向的的确是CS，AI具体的里面的子领域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。
51CTO数字化人才来回答这个问题：目前，人工智能专业的学习内容课程主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)，图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。从专业的角度来看，机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向，只要你精通其中的一个，你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容，有些你只需要掌握，你需要选择一个方向来深入学习。事实上，严格来说，人工智能不难学，但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。
大家好，我是2021级赣州师范高等专科学校的一名同学。
关于人工智能这门专业，非常的吃香，是一门热门专业
人工智能（Artificial Intelligence）是中国普通高等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
51CTO数字化人才来回答这个问题：目前，人工智能专业的学习内容课程主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)，图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。从专业的角度来看，机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向，只要你精通其中的一个，你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容，有些你只需要掌握，你需要选择一个方向来深入学习。事实上，严格来说，人工智能不难学，但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。
学习人工智能并不是特别难，但是需要自己具备一定的数学和编程基础。在学习人工智能之前，通常需要先学习一些前置课程，包括数学（如微积分、线性代数、概率论等）、编程（如Python、C++、Java等）以及机器学习和数据分析的基础知识。学习人工智能时，需要有一定的耐心和自学能力，并且需要不断实践，通过实际项目来加深对知识的理解。
人工智能的就业前景还是很不错的，人工智能的发展现状处于成长期，国家发布相关政策促进人工智能的发展，一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划。中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。过去一年中，人工智能的人才需求增长近3倍，并且40%拥有AI技能的人才现阶段薪酬区间主要集中于10001元至15000元/月，远高于全国平均水平。从以上信息可以判断，人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。这也是我们考生和家长务必考虑清楚的事情。
不难的，人工智能其那就是很不错的，零基础就能进行学习的人工智能就业方向：科学研究，工程开发。计算机方向。软件工程。应用数学。电气自动化。通信。机械制造人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。