前言
美国白宫与英国政府都将人工智能视为未来国家实力的重要因素，我国多次谈及人工智能的重要性并高度重视人工智能的发展等都凸显了人工智能发展的重要性。
人工智能的重要性不言而喻。从国家角度而言，人工智能已经上升至国家战略层面；从个人出发，人工智能帮助我们走在科技前沿，提升自身软硬实力，扩大就业选择。
人工智能离我们并不遥远
首先是棋坛圣手柯洁对战AlphaGo，最终以0：3的战绩惨败，但AlphaGo在围棋上面的强大让人赞叹、让人感慨。
其次是贴近我们生活的案例。我们工作学习都离不开电脑，基于Win10系统的电脑中会存在虚拟个人助理Cortana（中文名叫小娜）。该助理可以“不断了解用户”，最终将培养出预测用户需求的能力等。
这都表明人工智能已经渗透到我们日常生活中的方方面面了。
AI无处不在，未来必将是AI的天下
人工智能已经如此强大，并且频频出现在我们身边以及生活中，无处不在的人工智能引领智能时代的发展。
2017年在沙特阿拉伯举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份；2018年在平昌冬奥会闭幕式智能移动机器人与轮滑演员进行“北京8分钟”表演；2018年我国发布首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平；2018年在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，且性能指标达到国际领先水平等都表明人工智能渗透到各行各业中。
AI学习方法
AI的基准是涉及推理、言语和视觉的人类水平，对于初学者而言，学习人工智能的方法是什么？
1）从基础开始
您要做的第一件事是不了解有关AI的所有知识。清除所有先入为主的概念，使您的思想开放，新鲜，学习。现在您可以开始学习了。从基础开始。了解所涉及的各种技术及其目标。这将帮助您入门入门。
2）学习视频
接下来是观看相关学习视频。现在网络四通八达，网络视频学习已经成为我们获取知识的主要渠道之一。网络学习将让您对行业、不同技术的应用进行学习了解，以及了解它们在我们现实生活中的影响，它们中的各种技术等等并且这些学习视频通常都会讲解相关术语和概念。
3）课程
指导课程将带您全面进入人工智能领域。您将全面了解所需的技能。通常，此类课程将重述您已经处理的基础知识，然后帮助您发展使用AI所需的正确技术技能。
AI需要掌握知识
人工智能是一个广阔的领域，它包括两个子部分：机器学习（ML）和深度学习（DL）。因此，要构建AI模型，需要对ML和DL有深入的了解。
1）需要具有Python，Java，C ++等编程语言的实践经验。
任何与计算机和技术相关的知识都必须具备编程语言的知识，人工智能会消耗具有适当算法和代码的任何语言，但是python被优先考虑，主要是因为它具有灵活的适应性，有用的库等。因此，要学习AI，从Python或其他与人工智能相关的有用语言入手是合适的。
2）应该具有线性代数，统计量和概率的知识。
因为所有机器学习算法都涉及很多数学。
3）必须对机器学习和深度学习的概念有很好的认识和经验。
其中一些认识与经验涉及权重，多种函数，函数，神经网络等。
4）实施较小的机器学习算法和深度学习模型。
因此，您应该具有使用TensorFlow，Keras，Caffe，DL4J，Theano等深度学习框架的经验。
AI学习领域的选择
人工智能有许多不同但又相互联系的方面，很难学习，即使没有失败，也无法学习所有知识。因此，需要您选择其中某一方面来进行深入学习，从而熟练掌握并学习人工智能，下面介绍人工智能有哪些方面，了解这些方面可以能够更好地进行学习。
1）语言处理（又称语音识别和自然语言处理）
主要与如何处理语音和语言有关。诸如依赖项解析，命名实体链接或Word嵌入之类的内容都在这里。
2）计算机视觉
其是与如何处理视觉输入有关，因此与视觉相关的所有事物，例如识别面部，样式检测或多媒体处理，都是一个子域。
3）机器学习
它本质上是关于一组从数据中学习的算法。根据用户习惯推荐内容系统，SVM或经典的神经网络等属于这里。
4）深度学习
它本质上是对机器学习的现代解释，重点是可扩展神经网络。诸如高级单词嵌入或生成对抗网络之类的内容就在这里。
5）规划和路由
主要是关于长时间延长操作或浏览地图。强化学习通常属于此处。
6）知识表示和推理
它致力于如何有效地表示世界并对其进行推理。
7）机器人技术和自治系统
它是关于如何创建体现智能代理的物理系统的。到目前为止，无人驾驶汽车和自动驾驶机器人是这里最有趣的子领域。
8）工业4.0
它是语义Web和自治系统的结合，并且主要致力于自动化企业工作流程。
9）社交代理
聊天机器人可能不一定是深度学习领域中的佼佼者，但随着周围各种机器人的出现，它肯定会越来越受人们的关注。
AI职业选择
选择学习了人工智能之后，有哪些职位是你可以选择的？
1）数据科学家
不是学习了人工智能就一定要当AI工程师，你还可以轻松成为数据科学家。因为这两个领域在数学，编程语言，统计方法，机器学习等领域都拥有相同的知识。这两者工作形式相似并且彼此联系，人工智能工程师的目标是要创建内容，而该目标的背后支撑将由数据科学家提供。但是，两者在创建有效的产品方面都将发挥相似的作用，这将在每个预期的方面都提供帮助。
2）软件应用程序工程师
您已经见过个人助理应用程序，管理应用程序等，这些应用程序将充当个人助手，有时会与您交谈，成为朋友，他们已经以各种形式渗透到我们的生活中。
为了发明这种人工智能，企业聘请了人工智能工程师。通过此类应用程序的使用量，可以肯定的是该领域对AI工程师的需求永远不会减少。
3）机器人
在当今的世代中，人们期望能够像机器一样友好地工作，并且希望机器能够尽可能长时间地工作，并取代人类在社会上的本质。在某种程度上，就其存储信息和进行工作不会出于理性原因而抱怨的能力而言，机器人要比人类做得更好。由于在充电之前他们不会劳累，因此可以连续工作并且不会得到投诉。
4）测试和机器部署
在任何通用软件领域中，都要求测试人员事先测试生产的软件，以确保其效率和工作能力。同样，在AI领域，测试人员对于检查机器人或机器的工作非常重要，他们会在必要时取消或添加功能，并在机器符合预期的情况下最终确定产品。在过去的几年中，测试人员的认可度不高，但是随着技术的改进，测试人员在角色扮演中的重要性也得到了提高，因为他们可以完全分析事物并获取适当的解决方案，以实现最高的可靠结果。
5）数字化世界
如果我们观察周围的环境，所有可能的事物都已升级为数字化，它肯定会以多种方式帮助人类，并使人类依赖它们。未来将更多地依赖于技术，为了跟上这种依赖，AI工程师必须生产更多对人类有用的技术产品。现在，技术已经取代了世界上的许多事物，并且有望在未来产生更大的影响，因此工程师的需求将不断增加。
人工智能工程师的坚实基础绝对不缺，因为只要世界取决于技术，那么长期的AI工程师就会被需要。
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