随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代，而学人工智能的人也越来越多，那么人工智能学些什么内容呢?现在就来看看吧。
人工智能学什么内容
首先，人工智能技术体系还是比较庞大的，而且当前人工智能领域的研究尚处在初期，人工智能概念本身也在不断地发展和变化，所以当前学习人工智能不仅需要具有较为全面的基础知识，同时还需要有一个主攻方向。
人工智能是一个较为典型的交叉学科领域，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能本身的知识量还是非常庞大的。基础比较薄弱的初学者可以一边学习人工智能知识，一边补学相关内容，并不是一定要从数学开始学起。实际上，长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，主要原因就是人工智能领域的学习难度比较大，而且对于学习场景的要求也比较高。
当前人工智能领域有六个大的研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，其中计算机视觉和自然语言处理是当前的热点领域，不少大型科技(互联网)公司的人工智能平台也都是基于这两个技术体系打造的。对于初学者来说，目前了解人工智能可以从机器学习开始，一方面机器学习的知识体系相对比较全面，学习案例也比较多，另一方面机器学习也是人工智能领域诸多研究方向的基础。实际上，机器学习也是当前大数据分析的常见方式之一，在大数据领域也有广泛的应用。
机器学习的步骤主要涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这些步骤需要初学者掌握一定的数学知识和程序设计知识。对于初期的学习者来说，可以采用比较成熟的数据集来完成算法的训练和验证，这会在一定程度上降低学习模块。在学习的初期，可以从经典的机器学习算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、k-mean等算法，这些算法对于初学者的数学基础要求也并不算高，上手也比较容易。
在算法实现方面，当前可以采用Python语言，一方面Python语言有大量的库可以使用，另一方面Python语言本身也比较简单。目前Python语言在大数据和人工智能领域的应用还是比较普遍的，而且由于Python语言本身就是一门全场景编程语言，所以通过Python语言也可以方便算法的落地应用。
在入门了机器学习之后，可以进一步学习一下人工智能平台，目前一部分大型科技公司已经陆续开放了自身的人工智能平台，基于这些人工智能平台也可以完成一些行业创新。在学习人工智能平台的过程中，需要同时学习一些行业知识，这一点在产业互联网时代还是比较重要的。
最后，学习人工智能知识需要一个系统的过程，而且要为自己营造一个较好的学习氛围，尤其要重视与相关领域技术老师的交流，这对于提升自身的学习效果有非常直接的影响，对于要想进入人工智能领域发展的初学者来说，在掌握了基本的人工智能知识之后，可以先找一个实习岗位继续提升一下。
人工智能工程师一般需要学什么
1、编程语言
众所周知，Python是人工智能的优选语言，因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。
2、数据科学库
科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。
3、人工智能核心技术
说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法、KMEANS聚类、DBSCAN聚类。深度学习又涉及比较化与反向传播、神经网络、卷积神经网络、卷积参数、自然语言处理、网络模型等知识点。还有自然语言处理，也是人工智能工程师必须掌握的知识。
4、数据挖掘
数据挖掘就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘人工智能技术的一项重要应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、老师系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
5、图像处理
为什么人工智能工程师一般都需要学习图像处理?理由很简单，图像处理是AI技术的一个重要落地应用。在许多应用场景中，都有图像处理的身影。我们谈的无人驾驶、AI助手、人脸识别，都有图像处理的重要应用。因此，对抗生成网络、风格转换、图像补全、超分辨率重构等等都需要学习。
大致来讲，人工智能工程师一般需要学习就是这些了。如果能够掌握以上说的这些知识和技术，大家就能掌握人工智能算法原理及，并应用在实际任务中。
人工智能技术适合女生吗
首先人工智能并不限制任何人学习，众所周知由于人工智能是一门设计多领域知识的交叉学科，包括计算机知识、心理学、哲学、数学以及各种算法、神经学等等。所涉及的知识体系非常庞大，学习压力相对较大。目前来看大部分人工智能开发从业者的学历都是在研究生及以上的层次。所属的专业包括数学、计算机、物理等。而此类专业相对来说说女生相对较少，所以就造成一个假象，做人工智能开发工作很少有女生，甚至认为女生不适合学人工智能。
人工智能行业未来发展前景广阔，而对于女生来说，只要技术能力达到企业用人标准就不存在不好就业的问题。想要从事人工智能的女同学大可放心，人工智能技术还是依靠脑力劳动，本质上与体力无关，所以从岗位特性上来看，男生女生并没有明显的优势或劣势。反之因为目前人工智能从业者相对来说女生人数较少，招聘者更希望有更多的女生能够加入到人工智能行业中来。
