首先我們來(lái)說(shuō)說(shuō)什么是人工智能。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)越來(lái)越深入我們生活，很多人類智力活動(dòng)也開(kāi)始由計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)。以前，人們習(xí)慣把計(jì)算機(jī)當(dāng)作是快速，熟練、準(zhǔn)確的運(yùn)算數(shù)字機(jī)器。但是如今要解決的并非單單只是數(shù)值計(jì)算，比如語(yǔ)言理解和翻譯、圖形和聲音的識(shí)別、決策管理等都不是屬于另一個(gè)領(lǐng)域的非數(shù)值計(jì)算，比如，醫(yī)療診斷需要有專業(yè)及經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師才能作出正確的診斷。所以計(jì)算機(jī)也要從“數(shù)據(jù)處理”擴(kuò)展到“知識(shí)處理”范疇。這就是“人工智能”存在的必要性

其次我們來(lái)說(shuō)說(shuō)怎樣零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)。首先我們要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析等，其次人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法我們也必須要積累；另外還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如想讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖我們就需要研究SLAM；然后，我們需要掌握一門編程語(yǔ)言，因?yàn)樗惴ǖ膶?shí)現(xiàn)是需要要編程的；上面我們所說(shuō)的人工智能的學(xué)科每一門都是博大精深的，同時(shí)很多事物也是相通的，當(dāng)你學(xué)習(xí)了一定的基礎(chǔ)的時(shí)候再看相關(guān)知識(shí)就會(huì)舉一反三，開(kāi)始變得容易。在學(xué)習(xí)過(guò)程中要有自己的思考，不能人云亦云。總之，人工智能是一個(gè)高速發(fā)展并具有無(wú)窮樂(lè)趣的學(xué)科。