从事人工智能行业需要学什么
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。现在，人工智能已经走进了我们的生活，想加入到这个行业中来？如何开发人工智能？当然是掌握这门技术啊。那么，大家需要掌握哪些内容？1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论；2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库；3.编程语言基础：C/C++、Python、Java；4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容；5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。我们知道，目前国家也相继了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机。
人工智能的发展方向包括继续教育
人工智能技术的核心教育价值在于改善学习、促进教学、辅助个性化培训、优化教育供给和促进终身教育的实现。终身化、平等化、个性化和弹性将成为未来教育的显著标志。联合国教科文组织2015年报告指出，通过正规教育和非正规教育的结合，可以实现终身学习的可持续发展，同时提供公平的教育机会、教育过程和教育成果。 人工智能技术的应用将提高学习服务的精准性，不断改善在线学习体验，将成为实现终身学习的重要焦点。在这一技术赋能的浪潮中，个性化学习将随着教育大数据技术逐渐成熟，成为教育的常态。可以预见，在新的智能技术推动下，未来的教育将变得更加灵活、开放和具有弹性。将与世界其他国家一道关注人工智能发展的前沿问题，深入探讨人工智能快速发展条件下教育发展的创新理念和措施，形成共识，深化合作，扩大共享，共同推进人类命运共同体建设。教育作为全球共同的利益，通过合作促进全球教育的共同发展和“促进人类命运共同体的建设”，已成为发展人工智能教育的使命，只有这样，我们才能在国际合作同推进“人工智能+教育”，实现人类命运共同体的发展目标。
人工智能深度学习具体学什么
深度学习简单的说就是利用人工神经网络去对当前已有的数据集进行训练，最后得到拟合程度很高的一个模型。举个例子：高铁站的人脸识别机器大家都很熟悉，人脸识别就是一个典型的深度学习应用，具体原理就是用一个庞大的人脸数据库作为一个数据集，然后认为搭建好一个深层神经网络，通过将人脸数据输入到这个搭建好的深层神经网络，经过长时间的训练（有的甚至时间长达一个多月），得到一个合适的模型，在高铁站，身份证上的身份信息一旦识别到，就会读取到你的人脸图像信息，然后将这个人脸图像跟摄像头拍摄到的人脸进行匹配，一旦匹配上了就会核验通过。当然深度学习不光是只有人脸识别，像语音识别、翻译系统、推荐系统、文字识别等都是深度学习领域范畴。至于是否难学，要看你学到什么程度，任何一门技术都是入门容易，精通难，深度学习由于其高度不可解释性的原因，导致其入门门槛相比较于机器学习而言反而比较低。深度学习主流的网络有卷积神经网络、循环神经网络等。卷积神经网络通常适合于图像领域，像人脸识别、文字识别都是通过卷积神经网络完成的。循环神经网路适合做语音识别、翻译系统等。.当然深度学习也远非如此简单，卷积神经网络下面还有很多分支，深度可分离卷积、普通卷积、分组卷积等，循环神经网络也分为LSTM、普通循环神经网络等，除此以外还有优化器、激活函数等，各种网络组合，网络横向和纵向深度如何选择、以及数据增强等等。针对这些问题，现在也有很多比较简单，容易入门的框架，像Goole的Tensorflow，Facebook的Pytorch都是非常流程深度学习框架，国内有百度开发的PaddlePaddle框架。如果你真的想要学习深度学习，不妨试试从数字识别做起，通过卷积神经网络做一个简单的数字识别！下面这张图就是通过卷积神经网络识别数字的实现过程！欢迎点赞、关注我，关于深度学习理论，有什么问题可以在评论区一起了交流讨论！