学习人工智能主要学什么内容？
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java;
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机！
人工智能知识体系的五个知识单元
人工智能知识体系的五个知识单元如下：
1、人工智能知识单元有理论电脑科学包括：数据结构和算法、计算理论、信息论与编码理论、编程语言和编译器、形式化方法、软件工程。计算机系统包括：计算机体系结构与计算机工程、操作系统并发、并行与分布式系统、计算机网络、计算机安全和密码学、数据库。计算机应用技术包括：计算机图形学、科学计算、多媒体技术、人工智能。
2、人工智能知识体系要学习统计学知识、概率论、最优化理论和数学分析、线性代数和矩阵分析。Python和C++，这些都是计算机必须掌握的基础知识。基本理论、强化学习、监督学习、非监督学习。神经网络学科，可以帮助建立、模拟人脑进行分析学习，深度学习可以模仿人脑的运行机制，从而解释和分析数据，比如图像、声音和文本。
3、通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步。人工智能分支学科划分如下：机器学习、计算机视觉、图像处理、模式识别、数据挖掘、演化计算、知识表示和自动推理、自然语言处理、机器人学。
人工智能学什么？
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。
从大的技术层面来看，人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示和机器人学，这些方向各有体系且联系紧密。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。
机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍，有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集，这样也方便做结果对比，而算法可以从基础的常见算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。
学习机器学习的过程还可以借助于当前的人工智能平台来完成，一部分大数据（云计算）平台也提供了大量机器学习方面的实践环境，基于这些平台来完成机器学习实验会更方便一些，而且也会积累一定的实践经验。
人工智能需要什么基础？
数学方面技能的掌握取决于研究深度。人工智能并不依赖与任何编程语言，这意味着开发人员需要掌握处理数据相关的其他技术，其中包括了算法，代数和微积分。具备这些技能的重要性显而易见。同时我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程，其中的上下文联系，隐含意图以及所描述事物间的联系等等。这需要深入洞察人类的思维过程。
数学专业的学生更容易成为一名人工智能项目中的软件开发人员，因为他们已经具备了统计学的基础，而这对人工智能或机器学习是非常重要的。相反一名普通的软件开发人员不可能简单的通过某些Python库的运用就能解决实际问题。
统计学，数据建模，大数据，深度学习和递归神经网络等知识与一种或多种编程语言相结合，对于试图进入人工智能的开发人员来说是一个比较好的出发点。进而把实际问题从更高层次的角度抽象出来，从而使的计算机能够理解并进行处理。
良好的数学知识和数据科学的学术背景，通过不同方式（各种研讨会，个人博客等）跟上这个快速发展的领域。擅长处理大数据集。能够快速掌握机器学习的工具集并将其集成到更大的项目中。
对众多相关数学知识进行梳理，并建立自己的人工智能知识体系。比如， 了解数据类型，掌握机器学习，相关算法，决策树和神经网络。还要了解业界的知名项目（开源项目，Apache，谷歌，IBM，微软，R，Python等等）。
人工智能是学习什么？
人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。
第一点学好数学知识
人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。
程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。
第二点学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。
第三点实战
理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。
人工智能都学习哪些方面的知识？
从人工智能技术的学科体系结构来看，人工智能人才需要构建三大块知识基础，其一是数学基础；其二是计算机基础；其三是人工智能平台基础，所以学习人工智能知识不仅知识量比较大，难度也相对比较高。
数学基础是学习人工智能技术的重要前提，人工智能领域的诸多研究方向都离不开数学知识，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等。数学基础涉及到高等数学、线性代数、概率论等内容，可以说数学知识的掌握情况对于人工智能知识的学习会起到非常重要的作用。
以机器学习为例，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，算法是机器学习的核心，所以学习机器学习的重点就是对于算法（设计）的认知能力，而算法设计的基础就是各种数学知识的应用。当前有不少数学（统计学）专业的毕业生会考研人工智能方向，这也是不错的选择。
计算机知识也是人工智能知识体系的重要组成部分，由于人工智能领域涉及到大量的计算机知识，所以长期以来，计算机专业也是培养人工智能人才的主要渠道之一。从当前的人工智能技术体系结构来看，主要涉及到操作系统、计算机网络、编程语言、算法设计、数据结构等计算机专业知识。
人工智能平台涉及到的内容非常多，不仅涉及到大量人工智能基础知识，同时也涉及到不同研发方向的相关知识，包括机器学习、计算机视觉、自动推理等等。初学者应该根据自身的知识结构和兴趣爱好，选择一个主攻方向