自学人工智能可行吗
自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。
一、人工智能
书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）
不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。
视频：
ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。
二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）
视频：
机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。
（）
对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解
TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell的AnothercourseonML
书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）
ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！
三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）
DL基础方面的准备工作：
Google上的greatintroductoryDLcources
SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks
书籍：
DeepLearningWithPython（可自行度盘下载）
介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。
NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）
（可自行度盘下载）
新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。
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人工智能具体涉及哪些领域
人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
零基础学人工智能可以学会吗怎么学好
谢谢邀请，零基础真不好界定，学习人工智能零基础可以从学习Python开始！
要想学好的话最重要的两方面要注意：
1.学好Python
软件开发技能最好的学习方法就是做实战小项目，边做边学习相关知识点，我的头条号上就有许多我录制的上课视频，就是一直用案例与项目去教学生学习的，效果还不错。
2.掌握数学与统计基础，尤其是统计
不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好，计算机相关专业的话应该也学过高数、线性代数、概率统计吧，就看学的怎么样了！
3.Python在数据科学领域是霸主
数据岗位发展方向，都是比较新型的职位，数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等，从数据分析员、初级数据分析师（就是表哥表姐哦）入行，逐步发展！
我们选择发展方向要顺势而为，目前人工智能、大数据、数据分析与挖掘无疑是发展方向，选准了深耕下去就行了，不管怎么样Python是非常值得投资的方向，希望能够坚定你的信心，需要更多相关资源可以关注头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关视频，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等。
深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司
在深圳做人工智能的公司非常多，下面列举一些比较知名的。
1.腾讯
人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军。在前段时间搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备在湖北方舱医院成功部署。通过这套设备，AI算法只需数秒即可助力医生识别新冠肺炎，将大大缓解当地CT筛查能力不足的压力。
2.华为
不做基于人工智能的应用，而是去做芯片和平台。华为的人工智能战略概括为五个方面：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；把AI思维和技术引入到现有产品和服务；把AI几乎应用于内部效率提升。
3.暴风
专门做AI电视的。
4.华大基因
致力于将人工智能、生命科学、大数据融合，使得“精准医疗”变为可能。最近疫情的到来，也让人们更加关注健康。所以华大基因有望成为未来的风向标。
5.平安集团
平安早已不是原来的平安了，现在大数据、人工智能、云服务、区块链等都有在做，而且做的都还不错。比如AI语音识别、人脸识别。
先列这些吧，其实还有很多，不一一列举了。
本科学大数据专业，考研学人工智能怎么样
作为一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，答案是肯定的，本科学习大数据专业是可以读人工智能方向研究生的。
在本科阶段读计算机、数学、物理、大数据等专业，在读研期间都是可以选择人工智能方向的，因为这些专业都是人工智能的相关专业。虽然目前已经有一些高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，但是长期以来，人工智能只是研究生阶段的研究方向，因此大量的人工智能方向的研究生都是来自于计算机、数学等专业。
对于大数据专业的本科生来说，在研究生阶段选择人工智能方向不仅可以，而且是个不错的选择，原因有以下几点：
第一：大数据与人工智能关系密切。大数据可以说是人工智能的基础，无论对于机器学习还是自然语言处理来说，都需要通过大量的数据来训练算法，从而提升智能体的决策能力，这也是为什么在大数据时代背景下，人工智能得到广泛关注的重要原因之一。
第二：从大数据进入人工智能领域相对容易。大数据的技术体系当中，数据分析占据着重要的位置，数据分析是挖掘数据价值的重要途径之一，而数据分析通常有两种方法，分别是统计学方式和机器学习方式。所以通过大数据进入机器学习进而全面进入人工智能领域是一个比较不错的选择，有不少人工智能领域的研发人员就是从大数据进入人工智能领域的。
第三：大数据与人工智能将全面融合。随着物联网、大数据、云计算的不断发展，未来大数据等技术会与人工智能领域的相关技术进一步融合。从这个角度来看，从大数据技术进入人工智能也具有一定的必然性。
当前正处在大数据落地应用的初期，而人工智能也将与大数据技术一道为产业互联网的发展提供服务，未来大数据和人工智能领域的发展空间将非常值得期待。
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。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
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