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作為一名科技從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。
當前隨著人工智能領域的快速發展，科技行業（互聯網）對於人工智能方面的專業人才需求量也在逐漸增大，而傳統的研究生教育在人才培養規模上遠遠滿足不了行業的人才需求，所以一部分高校也開始在本科階段設立了人工智能專業，雖然當前的培養規模並不大，但是未來的發展前景還是比較廣闊的。
人工智能是典型的交叉學科，涉及到哲學、數學、計算機、控制學、經濟學、神經學和語言學等諸多學科，所以人工智能專業的知識量還是比較大的，而且也有一定的學習難度，因此對於本科生來說，學習人工智能專業是不小的挑戰。
要想學好人工智能專業，在本科階段應該重視以下幾個方面：
第一：重視數學課程的學習。數學對於人工智能專業的學習具有非常現實的意義，目前人工智能領域的諸多研究方向，都離不開數學知識，所以一個紮實的數學基礎是能夠學好人工智能知識的前提。人工智能技術的基礎涉及到數據、算力和算法三大方面，其中數據和算力可以通過數據中心來提供，而研發人員的工作重點就是完成算法的設計。
第二：重視人工智能基礎知識的學習。人工智能基礎知識涉及到人工智能的基礎知識體系，其中機器學習部分一定要重點關注。機器學習可以作為打開人工智能知識大門的鑰匙，同時機器學習在大數據等領域也有廣泛的應用。在學習機器學習知識的過程中，也會全面培養自己的研發方法，從而逐漸提升對於人工智能技術的認知。
第三：選擇一個主攻方向。人工智能領域的研究方向比較多，選擇一個主攻方向會有更好的學習體驗，當前可以重點關注一下視覺和自然語言處理這兩個大方向，目前很多人工智能平臺也是基於這兩個技術體系打造的。
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、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
當前和未來兩年，人工智能是技術行業的發展主流。用來開發機器學習主要有三門語言：Python Java C++，其中Python是主流。人工智能培訓講師哪個好？想必不用我強調，大家也清楚2019人工智能學習路線圖對大家來說有多重要吧？
在課程方面，目前人工智能的課程制定沒有統一的標準，因此不同機構的課程內容是由差別的，有的課程內容多，有的課程內容少，有的課程內容複雜，有的簡單，自然學習起來所需要的時間也是不一樣的。
一般來說，課程比較全面，對於一個零基礎的學員來學習的話，要學習半年左右的時間才能掌握。
把新學到的東西和日常的工作、生活聯繫起來，進行思考。比如：將理論代入現實，不同領域間事物的類比，相似內容的對比等。
以身邊的實例來檢測理論。不僅能夠加深理論知識的理解，而且有助於改進日常事物的處理方法。
如果想要更好地掌握人工智能，建議用以下兩個方法：
一是記錄：
準備一個筆記本，紙的或者電子的。有什麼發現、感想、疑問、經驗等等，全都記下來。
如果是對某個話題、題目有比較完整的想法，最好能夠及時整理成文，至少記錄下要點。
隔一段時間後把筆記整理一下，把分散的點滴整理成塊，一點點填充自己的“思維地圖”。
二是分享：
知識技能這種東西，學了，就得“得瑟”——把學習到的新知識、理論、方法，分享給更多的人。如此一來，倒逼自己整理體系、記憶要點，堪稱與人方便自己方便的最佳實例。
把自己的感想、體會、經驗分享出來也是同理，還多出了鍛鍊自己邏輯思維能力和歸納總結能力。一舉多得，何樂而不為？
希望對大家有所啟發。
橙子消防工程師講師
1.線性代數，概率論與數理統計，高等數學得學好。
2.熟練掌握一門編程語言，建議c++或者Python。
3.至少會一個深度學習開源工具，Tensorflow或者caffe。
4.斯坦福的公開課CS231或者CS229自學完，或者學習NG教授的深度學習系列課程。
5.掌握常見深度學習算法原理和實現，CNN和RNN。
6.跟著Github上的項目學，閱讀源碼，一句一句看懂。
7.自己動手做實際項目。
這個名字真好聽
大學的人工智能專業是近兩年逐漸興起的，主要以數學，科學，工程，技術，計算機，物理等方面的基礎課程為起點，綜合性比較強，需要理論和實踐相結合，以應用為主能解決實際問題，我覺得時刻以解決問題，項目式的學習可能會進步快一點，計算機編程，自動化操控是關鍵學科。
