首先，人工智能技术体系还是比较庞大的，而且当前人工智能领域的研究尚处在初期，人工智能概念本身也在不断地发展和变化，所以当前学习人工智能不仅需要具有较为全面的基础知识，同时还需要有一个主攻方向。人工智能是一个较为典型的交叉学科领域，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能本身的知识量还是非常庞大的。基础比较薄弱的初学者可以一边学习人工智能知识，一边补学相关内容，并不是一定要从数学开始学起。实际上，长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，主要原因就是人工智能领域的学习难度比较大，而且对于学习场景的要求也比较高。当前人工智能领域有六个大的研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，其中计算机视觉和自然语言处理是当前的热点领域，不少大型科技（互联网）公司的人工智能平台也都是基于这两个技术体系打造的。对于初学者来说，目前了解人工智能可以从机器学习开始，一方面机器学习的知识体系相对比较全面，学习案例也比较多，另一方面机器学习也是人工智能领域诸多研究方向的基础。实际上，机器学习也是当前大数据分析的常见方式之一，在大数据领域也有广泛的应用。机器学习的步骤主要涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这些步骤需要初学者掌握一定的数学知识和程序设计知识。对于初期的学习者来说，可以采用比较成熟的数据集来完成算法的训练和验证，这会在一定程度上降低学习模块。在学习的初期，可以从经典的机器学习算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、k-mean等算法，这些算法对于初学者的数学基础要求也并不算高，上手也比较容易。在算法实现方面，当前可以采用Python语言，一方面Python语言有大量的库可以使用，另一方面Python语言本身也比较简单。目前Python语言在大数据和人工智能领域的应用还是比较普遍的，而且由于Python语言本身就是一门全场景编程语言，所以通过Python语言也可以方便算法的落地应用。在入门了机器学习之后，可以进一步学习一下人工智能平台，目前一部分大型科技公司已经陆续开放了自身的人工智能平台，基于这些人工智能平台也可以完成一些行业创新。在学习人工智能平台的过程中，需要同时学习一些行业知识，这一点在产业互联网时代还是比较重要的。最后，学习人工智能知识需要一个系统的过程，而且要为自己营造一个较好的学习氛围，尤其要重视与相关领域技术专家的交流，这对于提升自身的学习效果有非常直接的影响，对于要想进入人工智能领域发展的初学者来说，在掌握了基本的人工智能知识之后，可以先找一个实习岗位继续提升一下。机器学习+机器学习实战（套装共2册）京东好评率99%无理由退换京东配送官方店￥.8购买我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以
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