很多人听说了人工智能，也想进入人工智能领域，不错，这确实是一个非常年轻的领域，从名词提出到现在也就 60 年左右的时间而已，相对其他科学都有上千年的发展，人工智能确实是非常年轻的科学，年轻就意味着：一切均有可能。人工智能，不是一个纯学术的领域，一定要有相应的应用才能体现其价值所在。对很多学习者而言，人工智能的学习，该从哪里开始呢？我们认为，人工智能学习路径大致如下：
依据上述学习路径总结，大多数 AI 用人企业对大家都会有以下五个方面的考量：
一、数学基础
我们都知道，要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。以下是人工智能数学需要掌握的基础知识。
二、编程基础
当然，如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做 AI 工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。这里推荐学习 Python。
三、机器学习基础
由于本轮人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。机器学习的学习路径大致如下：
四、深度学习基础
深度学习的简单理解就是多层的机器学习。早期的机器学习还是属于浅层的学习，需要人工的特征提取，而深度学习可以从数据中自动提取高层特征。深度学习学习路径如下：
五、专业领域知识基础
人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和 NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和 NLP 相关的知识。
六、具体行业的深度认知
任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的 AI 应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个 AI 系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。
而在奔赴 AI 工程师的路上，大家会发现一个问题：获取学习资料很简单，但是做项目很难。
自己做的时候，代码经常报错或是优化结果不理想，但是就是找不到问题在哪里，感觉每个参数背后好像都藏着一个天大的坑 …
如何避过这些坑，
系统学习人工智能技术？
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本课程属于数据科学的高级课程，从深度学习基础知识、深度学习的常用工具介绍（Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch）、深度学习在各个领域的应用、深度学习高级算法等内容，对 Python 语言技能有较高的要求。
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