作为计算机科学领域的一个分支，在互联网+和大数据的时代浪潮中显现出其巨大的潜力和蓬勃的活力，类似电子医生、无人驾驶等新名词纷纷涌现。

 那么，如何才能在时代发展的风口下乘风破浪呢？如何学习人工智能并进一步进阶掌握必备技能要点呢？

根据维基百科的解释，人工智能是被机器展示的智力，与人类和其他动物的自然智能相反，在计算机科学中 AI 研究被定义为 “代理人软件程序”：任何能够感受周围环境并且能最大化它成功机会的设备。

作为一个大类，它包括专家系统、知识表示、机器学习等等，其中机器学习是目前最火也是发展最好的一个分支，机器学习中又包括监督学习、非监督学习、深度学习，增强学习等等。

理论知识对于AI算法工程师极其重要。敲代码只是思路的一个实现过程。这里的“算法”和计算机CS的“算法”还不太一样，AI算法是偏数学推导的，所以数学底子还是需要点的，学的越深，要求越高。面试的时候，很少让手写代码，90%都是在问模型抠算法细节。 

想要在人工智能领域混出名堂，首先找准方向，从入门到精通是一个循序渐进的过程。

在这里给大家准备了一份最全面的人工智能资料包，从AI入门必备知识技能到CV\BI\NLP三大方向，整理了来自Ai领域各个大牛的教学视频，以及各方向学习路线与配套工具包教程，尽可能满足这些方向的学习需求，需要可加v自取：

深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。被应用在图像处理与计算机视觉，自然语言处理以及语音识别等领域。

在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。进行一些项目实战对于你的项目经验积累是十分有益的。 

掌握了这些，你的AI算法工程师之路就能更近一步啦~