很多人听说了人工智能，想进入人工智能领域。 好啊。 这确实是一个非常年轻的领域，名词提出至今只有60年左右。 与其他科学发展了几千年相比，人工智能确实是一门非常年轻的科学，年轻意味着一切皆有可能。 人工智能，不是一个纯粹的学术领域，必须有相应的应用才能体现其价值。 对很多学习者来说，人工智能的学习该从哪里开始呢？ 我认为人工智能的学习路径大致如下。
根据上述学习路径的总结，很多AI使用者企业对大家都有以下五个方面的考虑。
一.数学基础
据了解，学习人工智能，必须掌握最基本的高数、线代、概率论，至少要通过高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事。 否则，完全不能理解模型的基本原理，即使模型调谐参加了训练也无从谈起。 以下是人工智能数学所需的基础知识。
二.编程基础
当然，如果是纯粹的算法研究者，对工程能力的要求并不高，但是写源代码也是必要的。对于进行算法引擎开发和APP应用开发的工程师来说，代码实现能力的高低直接决定着工作的生产率和效率因此，如果您想成为AI工程师，必须至少熟悉一种编程语言，并掌握成套工具和常用库等。 这里推荐学习Python。
三.机器学习基础
本轮人工智能的热潮源于深度学习相关技术和应用的出色表现，因此最受欢迎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是多层机器学习。 早期机器学习还是浅层学习，需要人工特征提取，而深度学习可以自动从数据中提取高层特征。 深度学习的路径如下。
五.专业知识基础
人工智能的主要应用领域可以大致分为图像、语音和NLP (自然语言处理)。 在每一个领域，都需要掌握庞大的专业知识。 例如，如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉工作，你需要掌握图像方面的知识。 如果你想开发智能扬声器的算法，你需要掌握语音和NLP的相关知识。
六.具体行业的深刻认识
虽然每个APP场景都有自己的数据结构，但能够落地的AI APP应用，离不开对业务本身的深入理解。 算法工程师们需要明确掌握一个AI系统由哪个模块组成，相互关系是什么，使用什么技术，解决什么问题，才能针对具体问题展开和优化实验研究。
然后，在去AI工程师的路上，你会发现获取学习资料很容易，但做项目很难的问题。
自己做的时候，代码经常出错，优化的结果不理想，但是找不到问题出在哪里，感觉每个参数背后都隐藏着一个大洞。
如何避开这些漏洞，
系统学习人工智能技术吗？
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