人工智能的快速发展，现在已经是无人不知，无人不晓啦！最近有很多同学问我，如果要学习AI该怎么做？
这个问题其实有点难回答，因为比较宽泛。事实上，人工智能现在已经成为了一个巨大无比的学科，有着众多的分支和方向，不同的子方向对于学科知识的要求也不尽相同。总的来说，对于人工智能学习而言，最重要的学科知识主要涉及到数学和计算机，至于细节则视方向而定。举例而言，现在人工智能领域最炙手可热的领域可能还是机器学习，而统计学习又在机器学习领域占据了大半河山。
因此，统计的基本理论必须得了解，随机过程需要有所涉猎，此外让我个人纠结的一个问题是机器学习的部分派别居然涉及到了部分（或者说很多）几何学和代数的知识，一言以蔽之，曰令人蛋疼。而人工智能的其他方向所需要的知识也各不相同，例如智能计算这个部分需要你对数据结构的基础有所了解，具有较强的算法实现能力（好事情是从科研的角度上这往往是对matlab的要求）。
而传统的人工智能学派（不是说连接主义的那帮仁兄）给我的直观印象基本上就耗在谓词逻辑上了。
另外，想学好上面说的这些，高等数学和线性代数算是基础吧，实际上个人建议你去弄本数学分析和高等代数来翻翻，里面的思路很重要。
如果你日后成为了维纳的徒子徒孙，你会发现泛函分析的重要性和学习起来的操蛋性。计算机这块，实在不好说该学哪些知识，因为好像很多知识都很重要。从仿真的角度上看，建议用matlab，实用的角度上个人总是推荐python，当然效率的角度上C往往是不二之选，此外还有很多东西，
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如果你真的想学AI，你很快会发现这是个总是充满惊喜同时又令人不断的蛋疼的学科，需要大量的耐心与毅力的投入。
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