人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

人工智慧還非常初級，目前適合“已知環境、目標明確、行動可預測”的場景。深度學習在影象識別、語音識別、翻譯等領域，人工智慧基本具備人的識別能力，甚至超越了人類，基於這些能力應用到了很多場景，如醫療、公共安全等。但在推理、認知等方面仍十分欠缺。人工智慧不是要等到超越人的智慧才進入使用，而是隻要在某個方面比人做得好就可以進入使用。

1.人工智慧的學科和知識結構如下圖所示：

2.人工智慧的層次結構如下圖所示：

人工智慧學習總體路線圖：

1.資料科學中統計學基礎

你要參加工作了可能沒有太多時間系統學習了，可以掌握資料分析挖掘需要用到的統計基礎就行了，以後慢慢補課咯，當然你的專業是統計相關專業就沒太大問題。

2.Python核心程式設計

這個市面上的Python書籍與視訊都差不多，建議看我的視訊做小專案可以迅速上手。

3.Python資料分析/資料探勘

掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等資料分析相關庫，以資料分析為發展方向的話重點掌握Pandas/Matplotlib，人工智慧方向重點掌握NumPy。

4.機器學習

重點掌握sklearn機器學習庫，熟悉各種機器學習演算法的優缺點與適用場合。

5.深度學習

重點掌握CNN/RNN以及常見變種，TensorFlow2/Keras/PyTorch框架。

6.計算機視覺/自然語言處理/語音技術中的一個方向

計算機視覺方面相對成熟，NLP方向是近期學術爆發的主要方向。

作為IT開發人員， 根據自己的經驗簡單的做了一下總結，分了兩大部分內容：

一、自然語言處理（NLP）

（1）、基礎

1、文字清洗（正則、分詞與規範化）；

2、中文分詞（HMM、trie tree、工具有jieba）

3、文法分析

4、詞袋模型（ngram）

5、關鍵詞抽取（tfidf、texttrank）

6、語義相似度（term、score、距離函式）

7、文字的向量化表示（word2vec(skip、gram、glove)、elmo、bert）

8、機器學習（lr、svm、bayesian、fast text、）

9、深度學習（textCNN、textRNN、seq2seq、siamese LSTM、DSSM、attention）

（2）、在實際專案中的應用

1、實體識別（應用：醫療智慧、對話機器人）、（技術：CRF、bilstm-CRF、PCNN）、（擴充套件：知識圖譜、圖資料庫）

2、query相似變換（應用：sug、糾錯改寫）、（技術：elasticsearch 建庫索引）

3、文字分類（應用：情感識別、文章型別、意圖識別（樣本爬取）、語種檢測）

4、序列標註（機器翻譯、詞性標註）

5、文字生成（應用：詩歌對聯、摘要生成）、（技術：VAE、GAN）

6、聊天機器人（案例：百度anyQ）

二、影象視覺處理（計算機視覺）

（1）、主要應用

1、主要應用：無人駕駛、醫療影像診斷、安防、人臉識別、視訊內容理解、影象分類、影象分割、目標檢測、目標跟蹤。

2、OpenCV

3、影象分類（CNN、AlexNet、LeNet、VGG、ResNet、Fast-RCNN）

4、影象檢索（距離度量與檢索、影象特徵抽取、LSH近鄰檢索演算法）

上面兩大內容中要學習的內容分為三個階段

第一階段：人工智慧基礎。包括程式設計基礎：機器學習深度學習框架例如tensorflow/pytorch；數學基礎：高等數學，線性代數，概率論，統計學知識；機器學習基礎：決策樹，邏輯迴歸，聚類演算法，支援向量機，整合學習；深度學習基礎：反向傳播，鏈式求導，卷積神技網路，迴圈神經網路等。

第二階段：演算法在NLP領域的實踐應用。基礎的NLP任務：詞法分析，包括：分詞，詞性標註等；句法依存分析；語義表示與語言模型；命名實體識別；文字分類；文字生成；機器翻譯；資訊檢索等。

第三階段：演算法在CV領域的實踐應用。CV影象處理的基礎，opencv的框架；同時也是基於cv領域應用最廣的幾種任務：影象分類；語義分割；影象目標檢測；目標跟蹤；序列分析。

作為一名IT從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。

從學科體系來看，人工智慧是一個非常典型的交叉學科，涉及到數學、計算機、控制學、經濟學、神經學、語言學和哲學等眾多學科，所以人工智慧領域的人才培養也一直有比較大的難度，不僅知識量比較大，難度也比較高。由於當前人工智慧領域的很多研發方向依然處在發展的初期，有大量的課題需要攻克，所以當前人工智慧領域也彙集了大量的創新型人才。

從目前人工智慧技術的落地應用情況來看，當前計算機視覺和自然語言處理這兩個方向已經有了眾多的落地案例，隨著大型科技公司紛紛推出自己的人工智慧平臺，基於這些人工智慧平臺可以與行業領域產生更多的結合，為行業領域採用人工智慧技術奠定了基礎，同時也大幅度減低了人工智慧的研發門檻。

從行業領域的發展趨勢來看，未來眾多領域都需要與人工智慧技術相結合，智慧化也是當前產業結構升級的重要訴求之一，在工業網際網路快速發展的帶動下，大資料、雲端計算、物聯網等一眾技術的落地應用也會為人工智慧技術的發展和應用奠定基礎。當前採用人工智慧技術的行業主要集中在IT（網際網路）、裝備製造、金融、醫療等領域，未來更多的行業領域都會與人工智慧技術相結合。

我從事網際網路行業多年，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資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。