人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解,爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來說,"人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”。

學(xué)人工智能剛開始要先考察一個人工智能學(xué)校好不好，一定要看有沒有項目實戰(zhàn)，一個好的學(xué)校，肯定在學(xué)習(xí)過程中有項目實戰(zhàn)部分，而且項目實戰(zhàn)內(nèi)容的質(zhì)量和項目數(shù)量都是不錯的。

階段一是Python語言(用時5周，包括基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο蟆⒑玫恼n程、經(jīng)典課程);階段二是Linux初級(用時1周，包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務(wù)安裝);

階段三是Web開發(fā)之Diango(5周 2周前端 3周diango);階段四是Web開發(fā)之Flask(用時2周);階段五是Web框架之Tornado(用時1周);階段六是docker容器及服務(wù)發(fā)現(xiàn)(用時2周);階段七是爬蟲(用時2周);階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能(用時3周)。

從學(xué)科的角度來看，人工智能是一個典型的交叉學(xué)科，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機、控制學(xué)、神經(jīng)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，所以人工智能不僅知識量大，而且難度高。

關(guān)于人工智能的定義存在兩個大的方向，一個是“像人一樣思考和像人一樣行動”，另一個是“合理的思考和合理的行動”，目前在研究領(lǐng)域更傾向于第二個方向，也就是追求智能體的合理性。當(dāng)然，這僅僅是當(dāng)前的研究出發(fā)點，未來也許會有新的方向性要求（或者叫做人性）。

人工智能的基礎(chǔ)理論科學(xué)包括計算機科學(xué)、邏輯學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)及哲學(xué)等眾多學(xué)科，人工智能技術(shù)核心具體包括：人們認(rèn)識世界, 91%是通過視覺來實現(xiàn)。同樣, 計算機視覺的目標(biāo)就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認(rèn)識和了解世界, 它主要是通過算法對圖像進(jìn)行識別分析, 目前計算機視覺廣泛的應(yīng)用是人臉識別和圖像識別。相關(guān)技術(shù)具體包括圖像分類、目標(biāo)跟蹤、語義分割。

機器學(xué)習(xí)的基本思想是通過計算機對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來提升自身性能的算法。機器學(xué)習(xí)中需要解決的重要的4類問題是預(yù)測、聚類、分類和降維。機器學(xué)習(xí)按照學(xué)習(xí)方法分類可分為:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。