从大的技能层面来看，人工智能的常识系统首要涉及到六个大的学习方向，包含自然言语处理、核算机视觉、机器学习（深度学习）、主动推理、常识表明和机器人学，这些方向各有系统且联络严密。

　　人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、操控学、核算机、经济学、神经学和言语学等学科，一起学习人工智能还需求具有必定的试验环境，关于数据、算力和算法都有必定的要求，所以当时人工智能范畴的人才培养仍然以研讨生教育为主。

　　关于初学者来说，假如想入门人工智能范畴，能够从机器学习下手，一方面机器学习的常识系统相比照较简单了解，另一方面机器学习的使用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方法之一。

　　机器学习的进程涉及到数据搜集、算法规划、算法完结、算法练习、算法验证和算法使用，这个进程需求学习编程言语、数据收拾和算法规划这三大块内容。编程言语能够从Python言语开端学起，现在Python言语在机器学习范畴的使用也比较遍及，有很多的事例能够参阅。在学习的初期完全能够选用一些揭露的数据集，这样也便利做成果比照，而算法能够从根底的常见算法下手，比方决策树、朴素贝叶斯、支撑向量机等等。

　　学习机器学习的进程还能够借助于当时的人工智能渠道来完结，一部分大数据（云核算）渠道也供给了很多机器学习方面的实践环境，根据这些渠道来完结机器学习试验会更便利一些，并且也会堆集必定的实践经验。

　　我从事互联网职业多年，现在也在带核算机专业的研讨生，首要的研讨方向会集在大数据和人工智能范畴，我会连续写一些关于互联网技能方面的文章，感兴趣的朋友能够重视我，信任必定会有所收成。

　　假如有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或许是考研方面的问题，都能够在谈论区留言，或许私信我！