怎么學習人工智能呢 或者說哪個專業(yè)具有學習人工智能的渠道

　　人工智能的背后的理論全是數(shù)學。

　　大致需要具有的基礎知識為：線性代數(shù)、概率與統(tǒng)計、算法、數(shù)據(jù)結構、編程技能等。

　　但是目前人工智能的發(fā)展很不成熟!通俗的講不具有任何類似人腦的功能。

　　也就是說當前發(fā)展出來的所謂人工智能，并不具有哪怕是三歲小孩的智力程度。

　　常見的人工智能研究方向主要有：圖像識別、語音識別、自然語言處理等。比如：受到熱捧的谷歌大腦，需要學習上千萬張圖像才能識別出貓。如果對于三歲小孩，用于不了十次學習就能認出貓。

　　所以說，從上世紀50年發(fā)展起來的人工智能遠遠低于媒體炒作的智能程度。60多年的發(fā)展歷程經歷了三次三落。

　　人工智能當前的熱門，源于2006年人工神經網絡的改善，也就是所謂的深度學習。吳恩達讓機器識別出貓也正是用的深度神經網絡模型。

　　實際上，當前的人工智能水平非常低下。主要瓶頸在于人們還沒有認清讓機器具有智能需要什么樣的理論。很多人認為做類腦研究，把人類大腦學習知識的機制搞清楚，就能解決這個理論性問題了。但是實踐中，這幾乎是個不可能完成的任務。

　　目前人類連小小的HIV病毒怎么致病的機制都還沒有搞清楚，更不要說搞清楚一個完整的大腦運行機制了。

　　當前在全球興起的“大腦計劃”類似于美國曾經提出的攻克癌癥計劃，估計也會是聲勢浩大、轟轟烈烈開場，而后卻默默無聞、草草收場。

　　人工智能相關專業(yè)，你可以學習計算機專業(yè)、自動控制專業(yè)、或者數(shù)學專業(yè)。目前國內外的高校都還未開設“人工智能”這個專業(yè)。