人工智能經過60多年的發展，其間也有很多著名科學家參加，但目前人工智能領域的發展仍處於初級階段，整個人工智能領域有很多課題，目前人工智能領域更加關註中高級人才.接下來，金投小編將介紹人工智能的學習方法
系統學習人工智能需要堅實的基礎知識，知識，另壹方面需要通過具體的崗位實踐(課題研究開發)完成，目前人工智能領域的許多方向仍需完善，初學者選擇方向完成入門學習是比較現實的選擇.
人工智能的入門學習需要
第壹，編程語言.編程語言是學習人工智能的基礎內容之壹，只有掌握了編程語言，才能完成壹系列具體的實驗.建議學習Python語言，壹方面Python語言簡單易學，實驗環境也容易構築，另壹方面Python語言有豐富的庫支持.目前，Python語言在人工智能領域應用廣泛，包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等方向.
第二，算法設計的基礎.目前，人工智能的研究內容集中在六個主要方向，分別是自然語言處理、知識顯示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學.這些內容有壹個重要的基礎，即算法設計.可以說，算法設計是研究人工智能的關鍵.學習算法設計可以從基礎算法入手，包括送貨、概率分析和隨機算法、堆碼排序、快速排序、線性時間排序、二叉搜索、圖算法等內容.
第三，人工智能的基礎.人工智能基礎內容的學習是打開人工智能大門的關鍵，人工智能基礎內容包括人工智能發展史、智能體、問題解決、推理和規劃、不確定知識和推理、機械學習、感知和行動等幾個主要組成部分.
完成以上內容的學習後，最好參加人工智能項目組(課題組)，在具體實踐中完成進壹步的學習過程.
隨著大數據的發展，人工智能也進入了新的發展時代，對於基礎薄弱的初學者來說，通過大數據進入人工智能領域也是很好的選擇.