首先，人工智能是一個(gè)非常典型的交叉學(xué)科，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制學(xué)等諸多學(xué)科，不僅知識量比較大，學(xué)習(xí)難度也比較高，因此長期以來，人工智能人才的培養(yǎng)都是以研究生教育為主，但是學(xué)習(xí)人工智能有很多切入點(diǎn)，學(xué)歷不高的人也是可以學(xué)習(xí)的。

人工智能當(dāng)前有六大研究領(lǐng)域，涉及到計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動推理、知識表示和機(jī)器人學(xué)，初學(xué)者應(yīng)該選擇一個(gè)主攻方向，并圍繞這個(gè)主攻方向來制定學(xué)習(xí)計(jì)劃。對于初學(xué)者來說，可以從機(jī)器學(xué)習(xí)開始學(xué)起，一方面機(jī)器學(xué)習(xí)是打開人工智能知識大門的鑰匙，另一方面機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域都有比較廣泛的應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到數(shù)據(jù)和算法兩大塊內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證等一系列步驟，初學(xué)者需要具有一定的數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論）基礎(chǔ)和程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。按照歷史經(jīng)驗(yàn)來說，如果有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，入門機(jī)器學(xué)習(xí)并不會遇到太大的障礙，一般學(xué)習(xí)三個(gè)月左右就能夠入門。

對于沒有編程基礎(chǔ)的人來說，學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)之前，要學(xué)習(xí)一下編程知識，當(dāng)前可以重點(diǎn)考慮學(xué)習(xí)一下Python語言，一方面Python語言在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛，另一方面Python語言本身也比較簡單易學(xué)。

最后，學(xué)習(xí)人工智能本身需要一個(gè)系統(tǒng)的過程，而且學(xué)習(xí)人工智能知識對于場景的要求也比較高，所以在入門了基本的機(jī)器學(xué)習(xí)知識之后，要想持續(xù)深入學(xué)習(xí)人工智能知識，還需要結(jié)合具體的崗位任務(wù)。