人工智能涵蓋的領域很廣，除了機器學習外，還包括專家系統、進化計算、模糊邏輯、粗糙集、多代理、規劃問題等，那么，學人工智能有前途嗎?

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第一：產業結構升級的大背景。當前產業結構升級是促進人工智能發展的一個重要因素，產業結構升級涉及到大量的傳統行業，這些傳統行業當前急需人工智能來為行業發展賦能，這是一個非?，F實的需求。目前已經有越來越多的智能體在生產環境中開始使用，也在一定程度上提升了傳統行業的生產效率。

第二：應用場景越來越成熟。人工智能產品對于應用場景有比較高的要求，隨著云計算、大數據和物聯網的不斷發展，人工智能產品有了扎實的場景支撐，這對于人工智能產品的普及有非常積極的作用。相信在5G通信落地應用之后，會有更多的智能體實現落地應用，比如自動駕駛就很有可能成為人工智能技術大面積落地應用的突破口。

第三：技術發展的必然趨勢。人工智能技術的發展也是科技發展的一個必然趨勢，在產業互聯網技術的組成當中，包括云計算、大數據、物聯網等技術，最終都指向了人工智能技術，可以說人工智能技術是當前諸多互聯網技術的出口，這足以說明人工智能技術的重要性。

人工智能前景很好，中國正在產業升級，工業機器人和人工智能方面都會是熱點，而且正好是在3~5年以后的時間。但是，也有一個問題大家要注意：

學習的難度比較高，要求你有創新的思維能力，高數中的微積分、數列等等必須得非常好，軟件編程(基礎的應用廣泛的語言：C/C++)必須好，微電子(數字電路、低頻高頻模擬電路、最主要的是嵌入式的編程能力)得學得好，還要有一定的機械設計能力(空間思維能力也重要)。

學習注意事項：

1、切勿掉入書山中，實踐理論結合重要

剛開始，很多人可能會一頭扎進書山中埋頭苦讀，讀完一本接著一本，最后發現什么都懂點什么又都沒懂，這樣效率是很低的。

如果你是搞學術的不在此范圍內，相信多數人還是偏應用，從事相關工作。在IT界，實踐才能學到東西，不要一直看書，可以邊看邊試試寫點代碼，實現個小公式，小算法，這樣進步快一些。

2、采取并行學習法而非串行

3、建立知識框架，修補知識漏洞

4、找到適合你的課程，跟著從頭到尾學