1.数学基础
需要学习统计学，概率论，线性代数，高等数学
2.机器学习算法：
3.大数据技术与机器学习框架：
4.人工智能应用
处于上升阶段，即具有长远发展前景的人工智能技术包括
1.人工智能管理
根据人工智能模型和数据管理企业，包括决策权的划分、组织结构、绩效管理等。
2.通用人工智能：
目前的人工智能仅仅在相对封闭、重复的场景中适用，稍稍扩大应用范围，特别是和人类交互的时候，经常表现得非常“弱智”。但是放到更长远来看，通用人工智能，即强人工智能还是值得期待的。
3.知识图谱：
将具有各种关联关系的信息通过图的方式组织在一起，自动发现各种信息、数据、资产、商品、人、知识等各种关系并加以利用。
4.神经形态硬件：
按照神经网络神经元形态构造硬件，即“芯片大脑”。
5.自然语言生成：
根据语境语义自动生成自然语言，既可以生成各种有格式化的报告，也可以生成诗词歌赋等文艺作品。
处于顶部，被众人期待，但是可能有些过热的人工智能技术包括：
1.人工智能平台即服务：
最近几年，各家云服务厂商都在加大云服务平台上人工智能的投入和宣传，百度宣布自己All in人工智能，阿里云人工智能也占据了云平台的重要板块。
2.深度神经网络专用芯片：
针对深度学习算法专门设计的芯片，拥有比GPU更好的计算性能。
3.智能机器人：
不同于工厂流水线上的工业机器人，智能机器人用于酒店、机场、餐厅、医院，与人交互，直接服务人类。
4.语音交互：
以语音识别、自然语言理解、语音合成技术为基础的语音交互技术，以智能语音客服为代表的各种聊天机器人、虚拟助理等语音交互产品。
5.智能应用：
为各种传统软件系统赋能人工智能，在ERP、CRM等各种传统应用中集成人工智能特性。
6.图形分析：
根据图形分析数据特性，发现数据聚类特性，发现孤立点，还可进行路径优化等。
7.目标分析：
通过人工智能优化决策分析，发现达成预定条件目标的首选行动方案。
8.深度学习：
应用比较广泛的是卷积神经网络和递归神经网络，在图片、语音、视频等非结构化数据处理方面有良好效果。
9.自然语言处理：
传统上自然语言处理的方法是语法与语义分析，但是现阶段越来越多使用深度学习进行自然语言处理。
10.虚拟助理：
通过语音交互的形式，为用户订票、订餐、打车等，仿佛一个虚拟的个人助理。
经过泡沫洗礼，关注度下滑，进入冷静期的人工智能技术：
1.计算机视觉：
通过获取、分析现实物理世界的图片和视频，提取出有意义的信息。包括机器视觉、光学字符识别、图像识别、模式识别、人脸识别、边缘检测和运动检测等，可应用于自动驾驶、生物识别、虚拟现实各种领域。
2.预测分析：
预测将来要发什么、将来会发生什么，主要基于回归分析、多元统计、模式匹配、预测建模等机器学习技术。很多时候，预测有一定效果，但是距人们的期望还有一定距离。
3.自动驾驶：
利用激光雷达、摄像头、GPS和地图数据等多种车载传感和定位技术，结合机器学习模型实现车辆在无人控制的情况下自动驾驶。从人工智能角度看，自动驾驶技术上应该已经趋于成熟，但是具体应用看起来还很遥远。
4.增强现实AR：
将虚拟的文本、图形、视频叠加到现实的视频上，起到增强现实的效果。在各种谍战片里，特工们戴着炫酷的AR眼镜无所不能；但在现实中，大规模商用还尚不成熟。
