要想系统的学习人工智能，一方面需要具备扎实的基础知识，另一方面还需要通过具体的岗位实践来完成。如果想知道学人工智能需要具备哪些知识这个问题，就接着往下看吧。
学人工智能需要具备什么
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，比较能参加一个人工智能的项目组(课题组)，在具体的实践中完成进一步的学习过程。
随着大数据的发展，人工智能也进入了一个全新的发展时代，对于基础薄弱的初学者来说，通过大数据进入人工智能领域也是一个不错的选择。
如何从零开始学习人工智能
一、机器学习
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。
二、深度学习
关于深度学习的较佳介绍，我遇到比较的是 Deep Learning With Python。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了较先进的工具(Keras，TensorFlow)，并带你通过几个实际项目，解释如何在所有比较的DL应用程序中实现较先进的结果。
在Google上也有一个great introductory DL course，还有Sephen Welch的great explanation of neural networks。之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。
三、人工智能
来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course(人工智能课程)是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目(训练AI玩Pacman游戏 )来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
人工智能学习方法
1.完整的学习路线。除去上面基础知识之外的部分，真正要再人工智能领域有所建树，肯定要不断的深化学习，人工智能涉及的知识面非常广泛，所以需要有一个完整的学习路线，从基础到高级，真正将学习的知识应用到实践中。
2.结合项目实战。学习任何技术的目的都是应用。所以在学习过程中需要不断的尝试应用科学。只有真正的将所学的知识运用到实际生产中才能真正发挥出来它本身的价值。
