目前人工智能专业的学习内容主要包括： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
想必大家也都知道，现在是一个逐渐智能化的 社会 ，随着 科技 的不断进步，越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年，相信大家经常会听到人工智能四个字，人工智能这个行业比较吸引人，同时薪资待遇也较好。因此，很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业，但进入这个行业并不容易，如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢？
需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。
首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。
最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。
人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。
1.数学基础：
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析，博弈论；
2.算法积累：
神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；
3.编程语言:
至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的；
4.技术基础：
计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础；
人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。
该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。
核心课程
ArtificialIntelligence人工智能
MachineLearning机器学习
AdvancedOperatingSystems高级操作系统
AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计
ComputationalComplexity计算复杂性
MathematicalAnalysis数学分析
AdvancedComputerGraphics高级计算机图形
AdvancedComputerNetworks高级计算机网络
1、收集数据
收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。
2、准备数据
主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。
3、分析数据
通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。
4、训练算法
整个工作流最核心的一步，根据现有数据选择算法，生成训练模型。主要是算法选择和参数调整：
算法的选择，需要对算法性能和精度以及编码实现难度进行衡量和取舍。 (甚至算法工具箱对数据集的限制情况都是算法选择考虑的内容)。实际工程上，不考虑算法复杂度超过O(N^2)的算法。Java的Weka和Python的Scipy是很好的数据挖掘分析工具，一般都会在小数据集做算法选择的预研。
参数调整。这是一门神奇的技能，只能在实际过程中体会。
5、测试算法
这一步主要是针对监督算法(分类,回归)，为了防止模型的Overfit，需要测试算法模型的覆盖能力和性能。方法包括Holdout，还有random subsampling.
非监督算法(聚类)，采用更加具体的指标，包括熵,纯度,精度,召回等。
6、使用,解释,修正算法
数据挖掘不是一个静态的过程，需要不断对模型重新评估，衡量，修正。算法模型的生命周期也是一个值得探讨的话题。
