努力向你靠近
這個問題首先可以
從現在最熱的AI編程語言Python下手，先學基本的Python編程知識。後續可以瞭解一下深度學習編程框架，如keras或者pytorch，Google的tensorflow是後端初學者可以不用關注。
再學怎麼搭簡單的框架，再深入看一下實現過程，最後就可以研究一下各大機構會議上的paper了，不過這些大多都是概念性的東西。
還有要搞清楚你想做asr(語音識別)，nlp(自然語言理解)還是cv(圖片識別)之類的，人工智能範圍太大，建議挑一個窄點的方向，方向明確再找具體資料。每一個方向都有大量細分的知識，這個可以在入行後慢慢深入瞭解。
從零開始刷力扣
AI能做什麼？做為一個老司機，我認為換臉AI，衣服消失AI等等都是非常優秀的。
今天說的這個AI，我認為是我見過最牛的：聽聲還原人相！
Speech2Face，神經網絡模型，能根據聲音重建人臉！
圖片上半部為聲音主人，下半部為AI還原的人臉。
雖然不完美，但已經非常接近了。
它是由麻省理工學院開發，此款AI通過油管上百萬的視頻片段進行學習訓練。有了足夠數據及硬件支持，將聲音與人臉配對，以及找到兩者之間的模式和趨勢，“學習”如何重建人臉。
ML模型能夠達到0.30-0.35相關聯的確切特徵（相關範圍從-1到1，0表示不相關，1是絕對相關），考慮到各種特徵，這一點並不差。
AI所做即為模仿人類思考方式，有時AI比你更懂你。
試試這個：
- 想象兩個在酒吧談話的人
- 想象一下他們的對話和語調
- 現在給他們兩個東北口音
你會怎麼想象他們？身高是否魁梧，是否戴著個大金鍊子等等。我們會根據平時接觸的人做出自己的判斷，這就是我們說的經驗。但對於AI來說，經驗就是通過數百萬千萬次分析訓練，往往比你的經驗更準確！這就是Speech2Face正在做的事情！或者說所有AI正在做的事！
附上更多結果：
創意控
想要從事AI人工智能這個領域，最基本的問題要弄清楚。
人工智能是什麼？
不要提到人工智能就想到機器人。機器人只是人工智能的一個形，其實我們現在在生活中所應用的無人駕駛汽車，或者我們手機當中的Siri。
人工智能的發展？
我們現在的位置就是處於身邊充滿了弱人工智能。為什麼這麼說，超級人工智能的定義就是“在幾乎所有領域逗比最聰明的人類大腦都要聰明，包括科學創新、社交技能。”所以朝著這個目標發展的話，人工智能確實有很長一段路要走，所以還是很有發展前景的。
人工智能需要掌握什麼知識？
人工智能所包含的東西實在是太多了。應用實際，例如：指紋、人臉、虹膜識別。科學範疇：屬於自然科學和社會科學的交叉；涉及到的學科：數學、神經生理學、心裡學、計算機科學...研究範疇：自然語言處理，知識表現、智能搜索、推理，機器學習等等等...
一個人想要自學所有人工智能方面並不是很容易的一件事。無論是C++還是彙編他都屬於一門語言主要會靈活的使用。大多數機器人仿真都用的是混合編程模式，也就是運用多種編程軟件以及語言的組合使用。prolog在邏輯演義方面比較突出，C++在硬件接口和windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面突出。如果學人工智能計算方法的話Prolog足以。如果想開發機器仿真程序的話VC++MATLAC可以學習點。
想要掌握AI，你要熟悉計算機科學和編程。如果以上學科需要提供幫助，我這裡有很多資源可以供你參考，你來看一下，是否這些學科適合你，是否考慮轉行。
傳智播客
這個問題看你用人工智能做什麼，每大類應用要學習的知識側重點都不同。通用的數學、編程語言（java/python）、算法、數據挖掘、機器學習、深度學習要學的。
語音識別，需要學習聲音分幀，特徵提取等。
圖像識別，要學習計算機視覺等。
自然語言處理，要學知識圖譜，語義分析，文本生成等。
推薦系統、廣告系統，要學習推薦算法，特徵提取，效果預測等。
老楊說技術
如何學習人工智能？
- 圖像處理與圖像識別。如果從事這方面的研究，卷積神經網絡是必須要掌握的，當然，簡單的應用可以嘗試使用opencv解決。
- NLP，也就是自然話言處理。也是個想當熱門的領域。從事這方面的研究，就有必要掌握循環神經網絡。有些專業的問答系統應用也可能會用到知識圖譜。當然，基本的分詞技術，語義分析技術也是必不可少的。
- 當然，針對不同的數據，不同的目的，還有一些方法也常會用到。比如決策樹，線性迴歸，分類算法等。
總之，人工智能是一門特別複雜的學科，渉及的內容雜而多。應用過程當中，需用心慢慢體會。
給大家推薦一個人工智能學習網站，特別適合入門www.deepthink.press
DeepThinkAI
已經忘了AI智能是什麼時候全面進入了企業的視線，也已經不記得有多少客戶通過機器人提高了效率 節約了成本，更數不清了有多少個客戶用過之後，不斷的轉介紹，讓自己的朋友也用起來
說“接近客戶的三十秒，決定了銷售的成敗”
那麼問題來了，你一天有多少30秒的機會？是3天見一個客戶？還是一天見3個客戶？上海大？3個客戶見不過來？別鬧了，那隻是因為你客戶少而已
500年前的一次回眸換來今生的擦肩而過，一個轉身，兩個世界，我的世界有機器人幫我開發意向客戶，你呢？員工還在一天打300個電話，290次被拒絕說不需要？哈哈哈
上海夢古人工智能團隊
引流獲客和銷售內參
當然是機器學習的東西了，包括淺層的分類方法和深度學習。還要掌握概率論、最優化和數值分析、逼近論的相關知識。所以對數學要求比較高。此外還要掌握至少一門算法實現語言吧，python或者c++，再不濟也要會matlab吧。
雙龍山大當家
首先 這個名字就有錯誤，智 ，這個詞 來源於人類 人類 能達到智的級別歷史上估計也就幾個人，人工 怎麼可能達到智呢 其本質還是程序。
智的基本條件 最起碼得有意識，連意識都沒有 連最基本的自我思考都沒有，人類現在連意識都沒有搞清楚 意識產生的物質基礎都沒有搞清楚，機器 怎麼可能 ，再說了 現在芯片物質還是硅 人腦 是有機物 所以無機物遠比有機物簡單的多，所以不可能
最後從反面來說，人腦屬於人類器官的最發達的，先說最簡單 組織 皮膚 ，人類尚且不能製造出來比真皮更好的皮革，大腦的複雜程度 遠比現在的認知複雜的多，目前還只是模仿神經系統的傳導機制，很表面 膚淺的認識，離意識還很遠 智就更別說了 。
人工智能 這個詞絕對是非生物學家提出來 基本概念錯誤。
