人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。说起人工智能我们大家都很熟悉，各种人工智能概念，AI概念层不出穷，仔细想来无外乎智能音箱、智能打印机、智能售卖机等等诸如此类似乎没多少“智能”，和我们脑海中的“AI印象”，如：终结者、机器人、阿尔法狗、自动驾驶等技术大相径庭。
目前，普遍认为人工智能的研究始于1956年达特茅斯会议，早期人工智能研究中，如何定义人工智能是个喋喋不休的问题，但基调始终是：像人一样决策、像人一样行动、理性的决策、理性的行动等研究方向。如何理解人工智能技术，人工智能的学习路线是什么呢？
一、学习并掌握一些数学知识
高等数学是基础中的基础，一切理工科都必须具备相关知识，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。
二、掌握经典机器学习理论和算法
机器学习涉及方方面面的知识，如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，简单的归纳一些必要知识供大家参考：
① 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
② 3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；
③ 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；
④ 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
⑤ 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
⑥ 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
⑦ 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
⑧ 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；
三、掌握一种编程工具，比如Python
一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效。
四、其他的必要条件
① 了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。
② 买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。
③ 选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，我们每个人精力有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
首先我们要知道，人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，当然人工智能研究还有更多领域，本文就不一一列举了。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。对于想要进入人工智能领域的小白来讲：一开始就接触到人工智能的研究是不现实的，但是却有很多技术和人工智能息息相关，是人工智能研究的基础和入门，在这里，我推荐朋友们不妨试着学习嵌入式、Python、物联网等和人工智能息息相关的基础领域，先学好这些人工智能的必要技术，再一步步通向人工智能学习之路是个不错的选择。
五、实践
一般来讲能看懂电路图，能用C语言编程、掌握2-3款CPU就算是嵌入式入门了，接下来就开始进行一些嵌入式Linux学习，像Linux内核、驱动、文件操作相对比较难理解，靠自学几乎不可能。但是对于人工智能学习，必要的数学知识，机器原理和算法必不可少，入门容易精通难。实践是检验真理的唯一标准。对一个学人工智能的新手来说，如果按教科书式的学法，上来就是一大堆指令、名词，学了半天还是搞不清这些指令起什么作用，也许用不了几天就会觉得枯燥乏味以至于半途而废。
所以学习与实践结合是一个很好的方法，边学习、边演练，循序渐进，这样用不了几次就能将所用到的指令理解、吃透、扎根于脑海，甚至“根深蒂固”。
由于文章篇幅限制，关于Python等其他和人工智能相关的技术不再赘述，感兴趣的朋友可以留言给我，我会给您一些专业的建议，下面我们通过与时俱进的信盈达公司，看看人工智能相关的课程有哪些？
六、信盈达人工智能相关的课程
① 嵌入式Linux
学习嵌入式Linux课程你会接触到嵌入式Linux下C语言、ARM-CortexM4、Linux系统、驱动、内核以及综合开发平台RK3399。不多介绍，嵌入式目前还是很火爆的。
② 物联网智能控制
系统的学习诸多串口、传感器、通信协议等，还有诸多物联网项目实战演练。难度适中，适合绝大多数人才。
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