机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，人工智能领域的技术研发确实需要具备一定的基础，而且由于人工智能是比较典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、工程学、神经学、经济学和语言学等，所以学习人工智能需要一个较为全面的知识结构，需要学习的内容也比较多。长期以来，人工智能相关人才的培养一直以研究生教育为主，涉及到的具体方向包括机器学习（含深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学等，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向的热度比较高，不少相关的产品也处在落地应用的初期，随着物联网、大数据和云计算的不断推动，人工智能的应用边界将逐渐得到拓展。人工智能的发展有三个大的基础，分别是数据、算力和算法，在大数据的支撑下，数据越来越丰富，而在云计算和超算的支撑下，算力也越来越强，所以目前人工智能的重点在于算法设计、算法实现和算法验证等环节，而作为初学者来说，也应该从算法开始学起。如果想系统地学习人工智能技术，对于大学生和初入职场的初学者来说，一个比较现实的方式是读一下相关方向的研究生，这样不仅能有一个系统的学习过程，同时也能够在读研的过程中确定自己的主攻方向和培养自己的研究方法，从而做出一定的成果。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的岗位起点和薪资待遇水平都比较高，发展空间也相对比较大。对于程序员来说，如果想走人工智能的研发方向，最好和自己的岗位开发任务相结合。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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