一、人工智能軟件這個專業好不好？

現如今人工智能已經涉及到生活的方方面面，隨著人工智能領域的急速發展，很多互聯網公司對人工智能專業的人才需求量大，并且有著較大的上升空間，2020年十大熱搜專業排行榜中人工智能專業就排在首位，也可以看出這個專業擁有著很好的就業前景。

人工智能已被國家列入發展規劃，之前人工智能專業都是以研究生為主，現在陸續有高校選擇在本科階段開設人工智能專業，這也是一個很好的信號，因為隨著人工智能技術的落地應用，單單具有創新能力的高端人才是遠遠不夠的，還需要具有恒業應用能力的技術型人才，所以這個行業的人才是供不應求的狀態，未來將會有更多高校在本科或者專科開設人工智能專業。

人工智能專業主要學什么

人工智能是計算機科學的一個分支，涉及到很多交叉學科，除了要掌握計算機知識，還需要了解心理學和哲學，相對其他專業來說知識量大，學習難度也比較高，是一門極富挑戰性的學科，想要選擇人工智能專業的高考生需要做好充分的了解以及心理準備。

學習內容：機器學習、生物演化論、圖像識別、自然語言處理、語義網、博弈論和人工智能導論（搜索法等）

前置課程：線性代數、微積分、信號處理、編程（最好有數據結構基礎）等

雖然說人工智能專業前景好，但是目前開設這個專業的大學院校少，大部分院校的錄取分數高，所以這邊推薦幾個與人工智能相關的專業，想往人工智能方向發展的高考生也可以參考。

1、軟件工程

2、智能科學與技術

3、計算機科學與技術

4、數據科學與大數據技術

二、我要從事人工智能行業，需要學習哪些方面的知識？

學習內容包括數學基礎、算法積累以及編程語言。數學要學好高數、線性代數、概率論、離散數學等等內容，算法積累需要學會人工神經網絡、遺傳算法等等，還需要學習一門編程語言，通過編程語言實現算法，還可以學習一下電算類的硬件基礎內容。

2、人工智能專業應用領域

應用領域是很廣泛的，主要有圖像識別、博弈論、工智能導論、機器學習等，當然想要在這些領域有所發展，還需要學習一些信號處理、微積分、數據基礎結構等等知識內容，保證使用過程中，有一定的理論來支撐。

3、人工智能就業前景

隨著智能化的發展，人工智能技術會在互聯網行業逐步應用和普及，把技術應用于物聯網、大數據等行業，所以就業需求會不斷擴大，我們也將會頻繁與智能體互動和交流，這也是未來社會生產環境的發展趨勢，需要我們去迎合時代發展的需要。

隨著人工智能的不斷發展，對我們提出了新的要求，所以相關的人工智能基礎內容，一定要學習起來，掌握人工智能技術將成為一個必然的趨勢，學習人工智能專業的學生也會越來越多，相關技能的教育，也會迎來更多發展機會。

三、侄子想學習人工智能技術，請問現在要學習哪些基礎內容，什么地方可以快速學？

首先說一下人工智能這一領域具體的內容：

人工智能(Artificial Intelligence)是研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規律的一門學科。其主要任務是建立智能信息處理理論，進而設計可以展現某些近似于人類智能行為的計算系統。AI作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域，它同原子能技術，空間技術一起被稱為20世紀三大尖端科技。

人工智能學科研究的主要內容包括：

知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網絡表示法和框架表示法等。

常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。

機器學習是人工智能的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。

知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設數據庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智能系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。

綜上所述，我們需要學習的內容如下：

需要數學基礎：

高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

需要算法的積累：

人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。

需要掌握至少一門編程語言，畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。