Python相對比較簡單，零基礎也能學，但新手不建議自學。
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python是一門語法優(yōu)美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們?nèi)粘９ぷ餍剩部梢詥为氉鳛橐豁椄咝戮蜆I(yè)技能！所以學完Python編程之后，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。
建議大家可以從以下三方面來入手：
①先自學一些python書籍
大家可以從書中了解一些基礎知識，建立一些編程認知。
但是這樣的方式，還是難免會因為沒什么基礎很快就覺得枯燥了，所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習，才能更高效一點。
②網(wǎng)上找相關課程
在mooc網(wǎng)學習的是北京理工大學的一門python公開課，整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關，但課程比較淺顯，還是感覺有些不系統(tǒng)，也很難靠自學迅速入門。
③報班學習
很多人對網(wǎng)上報班有些排斥，因為難免會覺得會被割韭菜。但是對于零基礎的小白學習python編程而言，跟著專業(yè)系統(tǒng)化一點的團隊一起學習，勢必會更省時省力一點的。
畢竟我們沒有基礎，靠自學又沒啥時間去堅持，能有合適的【線上陪伴式】的課程，還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始，了解清楚課程含金量，看看往期學員的體驗回饋后再報班學習。
Python的學習學習順序如下：
①Python軟件開發(fā)基礎
②Python軟件開發(fā)進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發(fā)
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前還是最熱門的行業(yè)之一，學習IT技能之后足夠優(yōu)秀是有機會進入騰訊、阿里、網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)大廠高薪就業(yè)的，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統(tǒng)學習，你可以考察對比一下開設有相關專業(yè)的熱門學校，好的學校擁有根據(jù)當下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能力，能夠在校期間取得大?；虮究茖W歷，中博軟件學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業(yè)的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望采納。
以下是python全棧開發(fā)課程學習路線，可以按照這個課程大綱有規(guī)劃的進行學習：
階段一：Python開發(fā)基礎
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎知識學習內(nèi)容包括：Python基礎語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。
階段三：前端開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquerybootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。
階段四：WEB框架開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學習內(nèi)容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學習內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。
階段六：全棧項目實戰(zhàn)
Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學習內(nèi)容包括：企業(yè)應用工具學習、CRM客戶關系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學城在線教育平臺開發(fā)等。
階段七：數(shù)據(jù)分析
Python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學習內(nèi)容包括：金融量化分析。
階段八：人工智能
Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學習內(nèi)容包括：機器學習、數(shù)據(jù)分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維開發(fā)學習內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。
階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學習內(nèi)容包括：GO語言基礎、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。
對于Python開發(fā)有興趣的小伙伴們，不妨先從看看Python開發(fā)教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
南京大學。88分函數(shù)能上南京大學學校，函數(shù)是將具有獨立功能的代碼塊組織成為一個整體，使其具有特殊功能的代碼集函數(shù)的作用，是一個可以多次使用的功能代碼塊，一個封閉的（空間），可以在代碼里隨意調(diào)用。利用函數(shù)的封裝可以減少重復代碼的開發(fā)，提高代碼的利用率。
作為一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，人工智能專業(yè)屬于計算機大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當前人工智能領域的發(fā)展前景比較廣闊，同時一系列人工智能技術也進入到了落地應用的階段，所以當前人工智能專業(yè)也是熱點專業(yè)之一。
人工智能專業(yè)有三個特點，其一是多學科交叉，涉及到計算機、數(shù)學、控制學、經(jīng)濟學、神經(jīng)學、語言學等諸多學科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學習難度較大，人工智能本身的知識體系尚處在完善當中，很多領域還有待突破，其三是實踐場景要求高。
基于這三個特點，要想在本科階段有較好的學習效果，要有針對性的解決方案。針對于多學科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學習，基于編程語言來打開計算機技術大門，進而學習機器學習，而機器學習則被稱為是打開人工智能技術大門的鑰匙。
其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對于學習效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學校的科研資源對于人工智能專業(yè)的同學有較大的影響。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！
很榮幸曾經(jīng)參加過一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關課程。
首先是基礎數(shù)學部分：
數(shù)學分析、高等數(shù)學、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。
其次是學科基礎課程：
人工智能導引、數(shù)據(jù)結構與算法分析、程序設計基礎、人工智能程序設計、機器學習導論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數(shù)字系統(tǒng)設計基礎、操作系統(tǒng)。
專業(yè)方向課程：
泛函分析、數(shù)字信號處理、高級機器學習、計算方法、控制理論方法、機器人學導論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計算。
專業(yè)選修課課程：
數(shù)學建模、矩陣計算、隨機過程、組合數(shù)學。博弈論及其應用、時間序列分析、編譯原理、隨機算法、數(shù)據(jù)庫概論。
這是南京大學人工智能學院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國內(nèi)只有南京大學針對人工智能專業(yè)開設了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個領域方向。學生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學習的領域方向。
如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：
1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學習到python基礎、以及人工智能相關的軟件框架教程，包括相關人工智能相關的一些實戰(zhàn)小項目。
2.吳恩達機器學習（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機器學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習
3.吳恩達卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習理論部分，非常適合零基礎的小白學習
4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。
5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎的學習者。
這些基礎課程學會了，可能就算是跨入了半個門檻，當然面試的時候還欠缺實戰(zhàn)經(jīng)驗，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗，簡歷上也算是多了一塊實戰(zhàn)經(jīng)驗，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓機構區(qū)培訓，既花錢又學不到什么東西，最后畢業(yè)還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓機構課程靠譜！
接下來文章會側(cè)重在以下幾方面
1、零基礎如何進行人工智能的自學（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學等等。
2、我的個人感悟，關于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。
3、好的學習資源分享
先說一下個人背景，一本，經(jīng)濟學畢業(yè)，上學時從未學過編程。我這里指的零基礎指的是，沒有編程基礎、沒有數(shù)學基礎（數(shù)學需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會幫助大家的）。
剛畢業(yè)第一年時，迷茫，不知道做什么。
第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗
畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學編程。
最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎太薄弱。什么算法、計算機網(wǎng)絡這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最后卻換來一場空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。
第二階段：邊工作邊自學人工智能，成功
面試失敗后，考慮了要把編程基礎學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智能，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學、統(tǒng)計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。
其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經(jīng)驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。
第三階段：自己干
現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。
十問十答：
1、零基礎轉(zhuǎn)行學編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。
2、該自學還是去培訓班？我覺得自學就夠了，培訓班真是又貴又水。這是我進過培訓班的朋友告訴我的。其實你工作之后會發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎么能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。
3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找準目標，規(guī)劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理準備。
4、最理想的自學環(huán)境是怎么樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環(huán)境+有人指導
5、人工智能零基礎可以學嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個后續(xù)會著重講到。
6、學人工智能需要數(shù)學嗎？不要因為數(shù)學而望而切步，數(shù)學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。
7、以前沒接觸過編程，怎么辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。
8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應該是比較正常的。
9、我是怎么堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什么時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的欲望有多強烈，就能有多堅持。
10、現(xiàn)在學編程還來得及嗎？永遠都來得及，學編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發(fā)現(xiàn)很多對自己有幫助的東西。就算以后你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收獲。
這是我之后會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。
以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標準。并不簡單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標準。
目錄：
零基礎自學人工智能系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗）
零基礎自學人工智能系列（2）：機器學習的知識準備（數(shù)學與python，附學習資源）
零基礎自學人工智能系列（3）：機器學習的知識準備（數(shù)學篇詳解）
零基礎自學人工智能系列（4）：機器學習的知識準備（python篇詳解）
零基礎自學人工智能系列（5）：機器學習的理論學習規(guī)劃（附資源）
零基礎自學人工智能系列（6）：深度學習的理論學習規(guī)劃（附資源）
零基礎自學人工智能系列（7）：機器學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）
零基礎自學人工智能系列（8）：深度學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）
零基礎自學人工智能系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數(shù)據(jù)結構與算法）
最后，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。
首先我們需要一定的數(shù)學基礎，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什么要有數(shù)學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學科目，這些數(shù)學基礎能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。
1、學習并掌握一些數(shù)學知識
高等數(shù)學是基礎中的基礎，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎
線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎
概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學的基礎上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。
再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路
有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應用再補充相關的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結構。
2、掌握經(jīng)典機器學習理論和算法
如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學習理論和算法，我簡單地總結如下：
1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡（Elastic Net）；
4) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）， 多元自適應回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM）， 徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；
8) 基于關聯(lián)規(guī)則學習：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10) 深度學習：常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；
12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。
3、掌握一種編程工具，比如Python
一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。
4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。
5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關的項目。
6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領域的大牛，有所成就。
再回答第二個問題，人工智能到底是不是一項技術？
根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。
百度百科關于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。
綜上，從定義上講，人工智能是一項技術。
希望能幫到你。
人工智能需要學習的主要內(nèi)容包括：數(shù)學基礎課學科基礎課，包括程序設計基礎、數(shù)據(jù)結構、人工智能導論、計算機原理、 數(shù)字電路 、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如 神經(jīng)網(wǎng)絡 、深度學習以及認知科學、神經(jīng)科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程。
一、人工智能專業(yè)學什么
1.認知與神經(jīng)科學課程群
具體課程：認知心理學、神經(jīng)科學基礎、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經(jīng)工程
2.人工智能倫理課程群
具體課程：《人工智能、 社會 與人文》、《人工智能哲學基礎與倫理》
3.科學和工程課程群
新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學、神經(jīng)科學、認知心理學、信息科學等相關學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴謹?shù)膽B(tài)度進行科學研究，讓人工智能學科走在正確、 健康 的發(fā)展道路上。
4.先進機器人學課程群
具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》
5.人工智能平臺與工具課程群
具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術與系統(tǒng)實現(xiàn)》《 游戲 設計與開發(fā)》《計算機圖形學》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》。
6.人工智能核心課程群
具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。
二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標及要求
以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術、語音處理與識別技術、視覺智能處理技術、國際人工智能專業(yè)領域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。
探索 實踐適合中國高等人工智能人才培養(yǎng)的教學內(nèi)容和教學方法，培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應用型人才。
三、人工智能專業(yè)簡介
人工智能專業(yè)是中國高校人計劃設立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應用型人才，推動人工智能一級學科建設。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領人工智能創(chuàng)新行動計劃》，并研究設立人工智能專業(yè)，進一步完善中國高校人工智能學科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果的通知》，根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設資格。
2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。
人工智能是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智能是很不容易的。
首先我們需要一定的數(shù)學基礎，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什么要有數(shù)學基礎呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學科目，這些數(shù)學基礎能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。
然后我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬，最后做出相應操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。
最后需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數(shù)機器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。
人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計算機科學的飛速發(fā)展。可以預料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業(yè)所需要的技能才行。
，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關工作，我這里給你分享下 南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關課程。
首先是基礎數(shù)學部分：
人工智能亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術。通過醫(yī)學、神經(jīng)科學、機器人學及統(tǒng)計學等的進步，有些預測則認為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。
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