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本文目录
人工智能这个专业是干什么的？
谢谢邀请！
作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。
随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。
人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。
从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。
从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。
虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。
我从事互联网行业多年，目前也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。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
美国留学，申请美国人工智能方向，是否难度很高？
作者米叔，资深媒体人，旅美学者，在美日欧生活多年，自媒体“这才是美国”“这才是日本”“这才是欧美”的创办者
看了其他网友的回复，我来说点实在的吧。
如果题主是申请博士（学校会给全奖），特别是如果一定要去斯坦福、卡耐基梅隆、伯克利这样的学校，那么难度会非常高。这是因为题主需要和全世界最优秀的学生竞争。
但是，如果题主是申请本科或者硕士，并且未必要去上述那样的顶级学校，那么申请上优秀的学校，如普渡、UIUC、OSU、UIOWA的机会还是很大的。
为什么？因为这些学校缺钱。没错，就这么简单。
我身边好友有很多在美国的高校的教育行业多年，知道这些学校对钱有多渴望。首先，美国大学的硬件，从实验室到食堂到宿舍到健身房，都是非常棒的。客观地评价，曾大学在一个山村里，学校的游泳池可以达到奥运场馆的标准。
而这些设施，都是靠钱堆出来的。钱从哪来？很大程度是从学生生来上的，正所谓羊毛出在羊身上。
如果你不信，可以参考看看哥伦比亚，常春藤级别的学校。两个统计班的硕士，全是中国学生，会有这么巧？我在美国留学时的朋友，国内高考二本的分数，申到排名前50的学校去读计算机。美国学校有优质资源，而中国学生愿意负担学费来换毕业证，交易就这么达成了（当然，该通过的考试和论文还是需要的）。
所以，如果楼主打算学人工智能（其实别的专业也适用），先把托福、GRE（必要的话）考出来。分数这块，包括GPA，能提高就提高。然后找读人工智能或者计算机的学长学姐指导下写作文书。
如果条件许可的话，尽量找目前的老师指导下研究，可以参加一些项目，以便写在简历和个人陈述里。
最后，很多人来问我关于留学的事，我都会说一句：经济条件许可，尽量多申。多申能大大提高被录取的概率。如果有多个offer，可以挑个自己喜欢的。多花几千块钱，换一个自己想去的学校，是值得的！
祝题主好运。
如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
想学习关于人工智能的技术，去哪里学习比较好？
人工智能是一个趋势和美好的未来，所以你老公看中这个领域，是明智的选择。其次30岁，学习和进入这个领域都不晚。加油。
下面介绍几个你进入你这个领域的方法：
1.买书自学：上书店搜索人工智能的书一大推，买回来啃。
2.培训学习：百度搜索人工智能培训班，有很多这样的线下机构的。
3.实践：最好找一个跟这个领域相关的公司去，边实践边提升。
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