槐--等待春天
人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能不像其他编程一样，需要一种特定的计算机语言去开发它。人工智能这块领域包含了很多计算机这方面的技术。且听我一一道来。
很多人知道，不管学习哪种编程，你的数学知识一定要好，而搞算法的那一群工程师数学水平则更是要犹有过之。
阶段一-高等数学
人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础，也是有利于以后同学们在后续的课程中更好的理解机器学习和深度学习的内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
阶段二-python的高级应用
需要对python的高级应用。python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理。使得我们能在学习机器学习的时候更加的轻松。
阶段三-机器学习
开始进行机器学习。而机器学习中则涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习。然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。比如说语音识别，从外部用户身上获取语音数据，然后进行算法分析，最后识别为文字显示在你的设备上。
阶段四-数据挖掘
进行数据挖掘对数据进行收集分析。顾名思义，数据挖掘就是对数据进行挖掘，通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态。而数据挖掘涉及到了很多的知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。
阶段五-深度学习
深度学习。深度学习则是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。
阶段六-自然语言
自然语言的处理。自然语言的处理一直是计算机科学和人工智能领域一个重要的方向。自然语言就是如汉语、英语这样的语言。这类语言一直是我们人类的独有的特权。而这阶段的自然语言处理就是让机器能听懂并能处理自然语言。
阶段七-图像处理
图片处理就是计算机通过获取图像并对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。已经广泛地应用到各个领域。
阿飞玩
不难哦。第一步，学会python语言，了解一些numpy等库。第二步，学习机器学习相关知识，包括knn，svm，ann等算法。第三部，学会使用python进行算法的开发。
章天杰
Python适合初学者学习的，Python是目前比较流行的编程语言，人工智能也是行业内非常具有发展前景的领域，就情况来说，学习Python人工智能是挺不错的，而且Python不仅可以从事人工智能，还可以从事数据分析、科学运算、web开发、爬虫、机器学习等多个领域中。
但任何一个方向要达到具有竞争力的专业级别，都需要大量的实践积累。
海外事实与观点
人工智能是未来发展方向的风向标，等到万物互联的时候，人工智能将会是下一个风口
软件开发定制制作
难不难不取决于用什么语言或者说工具，而取决于你对深度学习算法的理解程度。准确说，目前还不能叫人工智能，只能叫深度神经网络或者说深度学习。
