1、搜索方向：搜索是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域，目前初步實現(xiàn)的人工智能產(chǎn)品例如小度、小愛同學(xué)、天貓精靈等，都是建立在智能搜索和語音搜索的基礎(chǔ)之上的。此外圖片搜索已經(jīng)基本實現(xiàn)，精準(zhǔn)度可以達到90%以上，例如百度識圖、作業(yè)幫搜題等。視頻搜索也是搜索領(lǐng)域進一步研究的方向。
2、計算機視覺和模式識別方向：這個方向是從技術(shù)層面劃定的方向，其應(yīng)用領(lǐng)域包括:智能辦公、智能交通、智慧城市等等。技術(shù)的表現(xiàn)層有指紋識別、人臉識別、虹膜識別、車牌識別等等。
3、醫(yī)學(xué)圖像處理：醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術(shù)，諸如西門子、飛利浦等企業(yè)都會有專門的人工智能研發(fā)部門。

熟悉AI工具，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并掌握其相關(guān)的優(yōu)化算法
了解深度學(xué)習(xí)高級算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等
掌握優(yōu)化算法和高性能計算方法
掌握NLP自然語言處理一線行業(yè)案例
掌握計算機視覺圖像識別一線行業(yè)案例

"1章微積分
2章線性代數(shù)
3章槪率論與數(shù)理統(tǒng)計
4章人工智能之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
5章人工智能之非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
6章人工智能之Python編程基礎(chǔ)
7章人工智能之Python數(shù)據(jù)處理與可視化
8章機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
9章機器學(xué)習(xí)進階
10章Tensorflow框架快速入門
11章深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)
12章文本挖掘項目實戰(zhàn)
13章圖像識別項目實戰(zhàn)
14章語音識別項目實戰(zhàn)
15章手寫數(shù)字生成與人臉生成實戰(zhàn)
16章智能問答機器人項目實戰(zhàn)"

1、機器學(xué)習(xí)：這是AI的一個核心領(lǐng)域，它的目標(biāo)是讓機器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)到的知識做出預(yù)測或決策。
2、自然語言處理：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機器能夠理解和生成人類的語言。
3、計算機視覺：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機器能夠理解和解析圖像和視頻數(shù)據(jù)。
4、語音識別：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機器能夠理解和生成人類的語音。
5、機器人技術(shù)：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機器能夠在物理世界中執(zhí)行任務(wù)，例如，自動駕駛汽車和家庭服務(wù)機器人。
6、知識表示和推理：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機器能夠理解和表示知識，以及根據(jù)這些知識進行邏輯推理。
7、強化學(xué)習(xí)：這是一種機器學(xué)習(xí)的方法，它的目標(biāo)是讓機器通過試錯的方式學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中實現(xiàn)目標(biāo)。
總之，人工智能作為一項通用技術(shù)，正逐步與各行業(yè)相結(jié)合，推動行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。