学习人工智能都要了解哪些方面？

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。

人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。

基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。

其二是选择一个自己的主攻方向，围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。人工智能领域的方向非常多，大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等，选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看，可以重点关注nlp、cv这两个方向。

其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。

我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能论坛，论坛上认真聆听了行业大佬周志华教授的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下南京大学人工智能学院院长周志华教授曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。

首先是基础数学部分：

数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、最优化方法、数理逻辑。

其次是学科基础课程：

人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统。

专业方向课程：

泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算。

专业选修课课程：

数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论。

这是南京大学人工智能学院本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系，现在国内只有南京大学针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向。

如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你：

1.莫烦python教程（百度可搜）：莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目。

2.吴恩达机器学习（网易云课堂）：人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习

3.吴恩达卷积神经网络（网易云课堂）：人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习

4.李飞飞CS231n（网易云课堂）：人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。

5.吴恩达cs229（blibli）：人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。

这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛，当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，简历上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试成功率。最后，不要参加什么培训机构区培训，既花钱又学不到什么东西，最后毕业还会给你简历造假，得不偿失，我给你推荐的这些课程绝对比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！

我的工作是一名图像算法工程师，也是人工智能领域的一个分支，当初也是这么一路走过来的，开始可能很艰难，但是只要你坚持下去了，努力就会有收获！加油！与君共勉之，欢迎点赞、关注我，有什么问题可以在评论区一起了交流讨论。最后贴一张周志华教授在人工智能大会上的演讲照片。