人工智能好学吗？
人工智能不好学，而且非常不好学。但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。先说说基本要求吧：首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。
比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能，这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求，不过也不要怕，这时候一般会有一个团队和你一块做这些。第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语，中文的也有，但是比较少，而且比国外晚很长时间才有可能出现。
最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取，国内环境宽松，获得的难度好一点，如果不能获得真实的海量数据，你的训练也没有意义，获得的模型也是不准确的。如果具备了上述4点，就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了，如果一开始没有找到研究的方向，第四点不具备也没关系，可以先从算法学习等方向入手，以后找到方向了再想办法获得数据。
总的来说，人工智能虽然没有想象的那么神秘，但是真要研究起来也没那么简单，毕竟，这是个从海量数据里寻找规律，找出问题解决模型的一种方式，牵涉的方方面面很多，如果没有很大的毅力，想有大的发现还是比较困难的。如果只是想将来找份人工智能相关的工作，也不用这么辛苦的研究，把工具学习好，把现有的算法学习好就可以了。
学习人工智能都要了解哪些方面？
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。首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。
基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。其二是选择一个自己的主攻方向，围绕该主攻方向来制定学习和科研实践计划。
人工智能领域的方向非常多，大的方向就包括nlp、cv、机器学习、机器人学等，选择一个主攻方向会更容易形成突破。从目前的知识体系成熟度和落地应用情况来看，可以重点关注nlp、cv这两个方向。其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。
在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
