人工智能的前景如何？该怎样学好人工智能？

　　人工智能的大量运用，可能引起部分劳动者的不高兴，因为，他们还不懂得人工智能是一个什么东西，只晓得他们可以真正的取代人来干活。人工智能可以取代人干活，那就是人要失业，到处都是人工智能机器人，人们想插手都没有机会，这不是人类的悲哀吗？人工智能不是来占领人们的劳动岗位的，他们是一个积极因素，人被他们所逼迫，人人都要懂得珍惜劳动，还是恩格斯当年所说的，劳动创造人类啊！不是说人工智能个个都是有本事的，今后发达起来，人工智能就要取代人类的劳动的观点，是不正确的，因为，人类一旦失去劳动，就会停止进化，说不定还可能回到那个可怕又可怜的时代，那么愚蠢和麻木，人类不可以没有劳动，任何一种动物都离不开劳动，人一旦离开劳动，就会失去人本身的功能，人工智能只能弥补人类的不足，人工智能不能够改变我们的世界。
　　人工智能专业的前景还是非常不错的，原因有以下几点：
　　第一，未来是智能化社会，人工智能的应用场景将遍布社会的各个角落。 人工智能的发展将是科技发展的一个必然趋势，未来具备学习和决策能力的智能体（Agent）将广泛的应用在社会的各个领域。因此，从事人工智能研发的科技工作者将有非常大的发展空间。
　　第二，随着大数据的发展，人工智能的研发进入了一个全新的阶段。 大数据与人工智能的关系非常密切，随着大数据的不断发展，人工智能有了重要的支撑，所以目前人工智能的研究多以大数据作为基础。可以简单的说，大数据让人工智能的发展进入了一个快车道。举个例子，在机器学习的研发中，第一件事情就是数据收集，然后通过数据训练算法，如果没有数据，结果可想而知。大数据的发展在某种程度上也带动了人工智能的发展，现在不少从事人工智能研发的开发人员都是从大数据转到人工智能领域的。
　　第三：人工智能人才缺口大。 虽然人工智能的发展前景很不错，但是由于人工智能是一个典型的多学科交叉领域（哲学、数学、计算机、控制学、语言学、神经学等），所以人工智能领域的人才培养周期比较长，这就导致了人工智能领域人才的巨大缺口。而且随着人工智能的快速发展，这个人才缺口还将持续较长一段时间。
　　综上所述，人工智能专业的发展前景还是非常不错的。虽然目前人工智能的一些产品已经投入到生产环境中了，但是人工智能整体的发展依然处在初级阶段，人工智能领域的相关技术也还需要不断的研发和进步，这就需要从事人工智能的研发人员持续推进人工智能技术的发展。
　　人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
　　如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我。
　　谢谢！
　　高考报考人工智能专业，大学毕业后的就业前景应该是非常不错的。可以说，这一两年是人工智能专业开始朝专门化发展的前两年，这是一个属于人工智能的时代。
　　世界许多国家都在加紧人工智能方面的研究，可以说是未来的世界，谁掌握了人工智能，谁就掌握了未来。人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人。人才是极度的供不应求。从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。高考报考人工智能，大学毕业后的就业方向，可以分为一般的人工智能工程师、人工智能专家、人工智能数据分析师、数据分析科学家、人工智能科学家等。因为目前在高端的人工智能领域方面，本专业的顶级人才非常缺乏，未来很长一段时间内，这个缺口仍然非常大。总体来说，人工智能专业的就业方向非常广阔，首先是一般的人工智能工程师、年薪20万左右；其次是人工智能专家，年薪在35万左右，但是需要有两年以上的工作经验；再次是人工智能数据分析师，年薪大概有60万左右，需要3到5年的工作经验。再来就是数据分析科学家，年薪80万左右。最高级的就是人工智能科学家，年薪百万的大牛，需要8到10年的经验积累。
　　人工智能，大数据分析等领域专业很有前景和空间，但同时与其相对的专业领域，与人情感，艺术，思想等相关专业，也很值得期待，无可替代。
　　今年来，以深度学习为核心的人工智能技术得到广泛引用，而2018年图灵奖颁给了深度学习领域三剑客。得益于深度学习与机器学习等AI技术迅猛发展，并应用各行业，特别在物联网部署规模进一步扩大后，企业有能力获得无限数据，并经过AI技术处理可以从中实现快速创新。与此同时，国家与地区可以利用大数据洞悉未来商业经济。IoT+AI新技术广泛应用推动社会数字化变革。
　　各界积极发展AI技术，同时在政策和资本推波助澜下，AI技术得到迅猛发展，同时也能为全球经济注入增长活力，仅我国新一代人工智能发展规划中，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，培育高端高效的智能经济。而普华永道发布的报告显示到2030年，人工智能对全球经济的贡献将高达15.7万亿美元。
　　AI以前所未有的方式入侵我们的世界，也将会向水电一样对人类影响深远。物联网高级顾问杨剑勇指出，在人工智能时代，新技术、新服务与新模式不断涌现，特别AI与IoT等新技术融合下，围绕机器视觉、自动驾驶、高端制造、AI芯片和生物科技创新企业迎来前所未有机遇，而佳都科技是国内最具典型的AI企业，市值高达183亿元。
　　最后，LoRa与NB-IoT等低功耗广域网广泛应用，以及即将到来的5G时代，让万物互联成为现实，而在AI技术加持下，万物互联向万物智能转变，在这个新时代，围绕AI技术创新与AI应用落地的企业将会迎来最好的发展时代。
　　…有些人不清楚＂人工智能＂的含意，只知是先进的智能机械，不知到它的基点来源！人类在工作中积累智慧所产生的能量，简称：＂人工智能＂。国家知识产权专利局就是智能技术宝库，全国干千万万各项各业的专利技术都存放在这里。个人发明的智慧项目，申报国家专利局审查批准后可取得专利证书。受国家专利保护。人工智能实际上是人类从事各项工作当中发现的创新进步与提高，使各项作业的效能不断提高与优化，这就是人类智慧的结晶。你如果在今后的谋项工作中发现了新亮点、新技术并取得了国家专利。国家智能技术库中有点亮的技术之灯。你学习人工智能的学业算是毕业了。
　　人工智能实际上是一个比较宽泛的范围，当然现在还处于一个非常初级的阶段，目前比较常见的应用例如智能家居领域的语音交互、互联网领域的大数据、自动驾驶领域的机器学习、机器视觉领域的深度学习功能等等。
　　虽然应用领域比较多，但是人工智能领域比较主流的编程语言是python，所以如果想学习人工智能的话还是要从python语言开始，入门以后，要根据你的细分行业来深入学习，例如我们以大数据行业为例:
　　基础阶段需要学习Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
　　hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
　　大数据存储阶段需要学习hbase、hive、sqoop。
　　大数据架构设计阶段需要学习Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
　　大数据实时计算阶段需要学习Mahout、Spark、storm。
　　所以具体还要看你的具体行业来定，万事开头难，只要下定决心，一定会成功的。
　　感谢悟空邀请。
　　我认为人工智能的前景一片光明，不能只是学习智能，要自己发明创造，前途更加远大。
　　我理解的人工智能有很多，如：遥控设备、声控设备、感应设备、无人驾驶、互联网、宇宙飞船、卫星导航仪、人工降雨、手机、电脑、机器人……
　　我认为利用掌握的技术为人类服务，把人从复杂的劳动强度里、解脱出来的都属于人工智能。
　　以前听老师说过，她去一个学生家里，屋里都是遥控设备，老师还是第一次看见家里这样先进的。
　　去有些地方，人到了门的跟前门会自动开关，很人性化，也很方便快捷。
　　在家里可以办公、做生意、长途电话、视频，已经让我们体会到了：海内存知己，天涯若比邻的实景。
　　人的智力是无限的，过去的科学幻想，好多已经变成了现实，不出门而知天下事，已经成了现实。
　　要把发明创造的权利交给孩子们，而不是让他们只停留在分数上。
　　闻道有先后，术业有专攻，不要让孩子们天天什么都学，累的失去了学习兴趣，一辈子把一样技术学好已经很了不起了，一定是非富即贵。
　　看看爱迪生，他的一生都致力发明跟电有关的东西，电灯、电话、电动机、留声机……
　　居里夫妇一生都在研究放射性物质，他们也取得了成功。
　　有兴趣才能有发明创造的可能，把孩子从应试教育里解脱出来，让他们创造出更多属于中国的发明。
　　人工智能(artificial intelligence)简称AI，它是一个没有个体思想、没有欲望在某种模式下(比如视觉、听觉等等)利用数据库资料快速作出最佳决断、形成最佳结果的多种技术的总合！这是一个新领域，应用前景广阔、选择不同模式就是一种不同方向，跨度较大！我目前仅限初步了解，至于如学好无资格回答！
　　总的来说，人工智能的未来仍是步步趋好，特别是如今5G 已经到来，人工智能技术连接效率也将进一步提升。未来人工智能赋能行业，＂人工智能+＂的影响范围将越来越广，例如＂人工智能+教育、人工智能+企业服务、人工智能+可穿戴设备＂等等，行业还大有可为，未来市场规模不止千亿，万亿也是逐步实现的事情，早入场早收获!
　　1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
　　因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
　　先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
　　再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。
　　2、阶段晋升，开始学习机器学习算法+实践演练。
　　掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习
　　3、不断挑战，接触深度学习。
　　深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。
　　4、不断实战，曾倩自己的实力经验。
　　实战是检验真理的唯一标准。当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。如果有条件的话，可以从一个项目的前期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。