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機器學習是我的主要研究方向之一，同時也在帶相關方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
人工智能技術經過六十多年的發展，目前主要的研究內容集中在六大領域，分別是機器學習、計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理和機器人學。隨著大數據的發展，目前機器學習、計算機視覺和自然語言處理相關技術得到了廣泛的關注，一些基於機器學習技術的智能體（人工智能產品）已經陸續被部署到生產環境中。
雖然目前市場對於人工智能的呼聲比較高，諸多大型互聯網企業陸續開始佈局人工智能領域，但是目前人工智能領域依然處在行業發展的初期，目前的人工智能產品依然處在“弱人工智能階段”，智能體對於運行場景依然有較多的要求。
人工智能技術的發展和應用需要一系列技術的支撐，這些技術包括物聯網技術、雲計算技術、邊緣計算技術、大數據技術等。
以機器學習為例，機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，其中算法設計是機器學習的核心，而數據收集是機器學習的基礎。所以，在大數據的支撐下，機器學習在大數據時代得到了一定程度的發展。簡單的說，數據量越大機器學習的效果就會越好。
目前我國正在持續推進產業結構升級，而網絡化、智能化是產業結構升級的重要內容，所以人工智能技術未來的發展空間還是非常值得期待的。產業結構升級的背後必然是人才結構的升級，所以對於職場人來說，掌握一定的人工智能技術會在一定程度上提升自身的職場競爭力。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
IT人劉俊明
人工智能是一門非常高深的技術，學習人工智能有二大方向：
1、掌握人工智能核心技術，成為人工智能專家，這個需要對數學有很深入的學習和研究，最好是重點大學的數學專業博士（極少數的一批人），對數學著迷，很好的掌握和研究了高等數字、線性代數、統計概率學等知識，這樣才能深入研究人工智能的核心——算法。
2、學習人工智能應用技術，通常是數據挖掘分析應用，需要學習的技術包括：軟件開發技術（特別是python開發），大數據挖掘分析（重點是spark技術），機器學習和深度學習技術。在此基礎上還可以分別學習的應用技術方向包括：語音識別技術、圖像和人臉識別技術、聊天機器人應用技術、自動駕駛應用技術、以及更綜合的應用機器人技術。
無論你是學習人工智能應用或是核心技術研究，都需要非常努力的學習，學無止境，加油加油💪
傳知王華才
人工智能技是研究、開發用於模擬、擴展和增強人類思維和智能的理論、技術及應用的一門科學。
由人工智能延伸出來的領域非常的廣泛，目前比較火熱的領域為人類語言、視覺的理解，包含語音識別、語義理解，和語言處理，圖像識別、圖像理解、信息檢索等。
背後涉及的技術廣泛，比如用於感官的語音、圖像識別的硬件及軟件算法，信息傳輸的5G通信等，背後邏輯處理的算法研究、大數據分析等。
個人基於AI和科技領域的從業經歷的拙見，不足之處，歡迎探討和交流。
AI洞察
1、機器學習
2、深度學習
3、強化學習
4、優化算法
5、具體工具平臺：python、numpy、keras、tensorflow、pytorch等
6、最後需要數據集，特別是公開的，大家研究有個算法比較基準
深度極客
python AI 機器人等很多技術 實現人工智能
