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    人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等多方面的知識。是一臺包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、信息論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎(chǔ)，有科學方法論作保障。
    人工智能學習路線最新版本在此奉上：首先你需要數(shù)學基礎(chǔ)：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析；其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法；總的說來，人工智能研究的一臺主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
    人工智能其本身又分為多個方面如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器識別、機器視覺、機器人等。對于人工智能在編程方面需要滿足多方面的要求。需要掌握至少一門編程語言，首選語言是Python，畢竟算法的實現(xiàn)或是要編程的；如果深入到硬件，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。
    人工智能學習的重點是機器學習。機器學習不是手動編碼具有特定指令的軟件例程來完成特定任務(wù)，而是一種“訓練”算法的方式，以便它可以學習如何“訓練”涉及向算法提供大量數(shù)據(jù)并允許算法自我調(diào)整和改進。深度學習是機器學習的眾多方法之一。其他方法包括決策樹學習，歸納邏輯編程，聚類，強化學習和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。
    人工智能，這個詞又一次火爆了起來，原因依然是人才難求。幾乎每年的招聘季，人工智能這個詞必然會成為熱點話題，一方面是因為這類專業(yè)畢業(yè)的人才“值錢”，另一方面則是這一領(lǐng)域非常“缺人”。“年薪三十萬屬于白菜價、薪資1年漲60%、有多少人就要多少”等等的話題不時刷爆人們的眼球。
    許多人將AI與遙遠的未來聯(lián)系起來。當然，人們對人工智能對我們的社會和未來的影響表示擔憂。但隨著人工智能的進步和采用繼續(xù)加速，有一點是肯定的，影響將是顯而易見的

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