怎麼進入人工智能領域?
想進入人工智能領域，該學習哪些東西
如果你只是學習人工智能的話，不大需要學習電子方面的東西，除非你是研究機電一體化，或者是機器人方面的，如果只是研究智能算法，頂多學習一門編程語言，並熟悉下算法及數據結構，數學起碼有一定基礎，其他麼生物學有一定了解就行。人工智能大部分領域都是在研究智能算法，也就是如何用算法來實現智能。
你真的想學的話，可以先去買一本研究生或者大學關於人工智能方面的教材，參考一下，並且可以瞭解一下其設計知識，看自己側重於哪一方面，畢竟人工智能研究領域比較廣，側重點也不一樣。
最後出於個人給你提個醒，人工智能理論知識比較多實踐方面比較少，所以學起來挺枯燥的，所以你想學的話一定要有點心理準備。
為什麼說目前人工智能主要應用在這七個領域
個人助理（智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人） 產品舉例：微軟小冰、百度度祕、科大訊飛等、Amazon Echo、Google Home等
安防（智能監控、安保機器人） 產品舉例：商湯科技、格靈深瞳、神州雲海
自駕領域（智能汽車、公共交通、快遞用車、工業應用） 產品舉例：Google、Uber、特斯拉、亞馬遜、奔馳、京東等
醫療健康（醫療健康的監測診斷、智能醫療設備） 產品舉例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳雲智能、Promontory等
電商零售（倉儲物流、智能導購和客服） 產品舉例：阿里、京東、亞馬遜
金融（智能投顧、智能客服、安防監控、金融監管） 產品舉例：螞蟻金服、交通銀行、大華股份、kensho
教育（智能評測、個性化輔導、兒童陪伴） 產品舉例：學吧課堂、科大訊飛、雲知聲
其一，相關專利多
其二，應用場景夠“土”卻夠剛需
其三，可選擇領域不多
如何進入人工智能行業
1、海量的數據。這基本是千萬以上的數據，所以當你聽很多人說大數據（有一萬個樣本），都是沒有用的，千萬級別的數據。
2、這時候還需要頂尖的科學家，不是一個程序員、工程師就可以做的。
3、要有非常清晰領域的邊界，因為人工智能只能懂一件事情，讓它跨領域是做不到的。就像現在我跟你說“中午我不想吃漢堡”，你們都能聽懂，但是如果你跟一個人工智能這樣跳躍領域去講，它是搞不懂的。
4、要有非常好的標註，比如你用百度時候每一次的點擊，去淘寶時每一次的購買，你在滴滴每次成功的搭上車，都是告訴系統我成功了。當你每次在百度沒有點擊，在淘寶沒有購買，在滴滴沒有打上車，也是告訴系統這是一個標註。沒有標註的數據，意義是不大的。
5、用這麼大的數據，要有非常多的計算量，這時候人工智能才可以形成。可能很多人說，人工智能是什麼機器人、無人駕駛，這個好長遠啊。其實不是的，你每次在用百度、淘寶、滴滴的時候，它背後都是一個人工智能的引擎。
怎樣進入人工智能行業的最新相關信息
人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
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麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。
人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。
用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯繫在一起的。
踏入人工智能這個領域需要什麼條件？
編程精通就可以嘗試研究吧
進入人工智能領域，需要學習那些基礎的書籍？ 5分
編程類：Python和/或Matlab。算法類：機器學習、神經網絡、遺傳算法等等
專業類：自然語言處理、計算機視覺等，這些估計還要一些先修課的知識，比如概率統計、數字圖像處理等等。
如何轉行到人工智能/機器人領域
、AI/機器人PM在做的事情，和常規互聯網PM有何不同？面臨的問題和困難，有哪些不同？
答：做事流程，基本上是一致的，但不同之處在於：
需求把握。AI/機器人領域還處於探索期（找剛需），產品形態甚至典型用戶群體（畫像）都還不明確，所以信息收集（行業/競品/用戶等）、創意思考、產品驗證的工作會更被突出。
閉環驗證。產品核心價值的設計和驗證工作，很難以數據分析為主驅動，而需要PM有大膽的思路和敏銳的洞見。因為A）從手機場景，升級到機器人場景，天翻地覆的變化。B）用戶門檻遠高於互聯網，用戶量和用戶數據遠比不上移動互聯網產品的量級；C）產品很可能和硬件相關，導致迭代週期更長，收集有效數據更難。
交互設計。場景鉅變，使得交互方式從純軟件（界面、觸屏）/純硬件，升級到多模態交互等更復雜的人機交互形式，還沒有形成清晰的交互體系標準。很多人沒意識到的是，新時代，不僅是新技術驅動，更關鍵的標誌是新交互（還可能有新硬件）。
功能設計。比如做搜索，和做AI問答或對話，還是很不同的東西。並且，一旦和硬件相關，難度就會陡增。
數據分析。語音交互產生的數據分析難度遠高於觸屏交互。因為觸屏交互有效表達用戶意圖的概率非常高，而語音交互識別出的數據往往和用戶意圖有很大偏差。
2、AI/機器人PM需要具備的能力和素質，和常規互聯網PM有何不同？
答：各方面的能力和素質都需要跨越式升級。由淺入深的說——
更廣更深的知識（經驗）積。：不僅是常規的app、網站等，還可能包括硬件、OS、量產、甚至新的用戶群體認知（小孩、老人、外國人……）
更強的技術理解能力。對這點，見仁見智，有2種觀點：A，必須有技術背景，真的懂軟硬件開發到底是怎麼回事；B，本質上需要能清楚“什麼能做什麼不能做”，所以有相關經驗也行。或者，如果整個產品團隊有其他人能做到這點也行，互補配合。不論如何，至少是比常規PM的要求要高的。如果本碩博就在接觸神經網絡、深度學習、自動化等方面，會有點優勢。
更高效的學習能力/悟性。不僅需要學習以上內容，更可能隨時需要去學習新的領域（甚至是技術領域）。
重新認識人的感知和交互方式。參見第一個回答的第3小點。
更強的洞察力和創造力。參見第一個回答的第2小點。另外，還包括產品設計時的想象力——大腦模擬體驗過程（手機app可以弄原型，但機器人體驗怎麼辦。。。）
行業認知/趨勢判斷。行業週期性如何？AI/機器人領域的發展方向如何？前沿的這些新技術/新產品形態，哪個能最終勝出？如何組織這些新技術/新產品形態？時間窗（時機）如何？政府/大學對行業的影響，如何理解、應對和借勢？還有國際化思考……
更深入的人文素養和靈魂境界。個人理解，真正的AI/機器人產品，需要超越純邏輯性的思維和內涵。比如，有人認為，對於機器人產品，把功能價值做好（有用）就可以了，但我個人認為，機器人和人交互時，一定會伴隨著情感等非理性影響，這不是設計者想規避就能去除的。當我第一次近距離看到超大的工業機器人時，被震驚了，因為那種協調的動作和節奏，本能的會讓觀察者覺得“像人一樣”（不是個機器。）；另外一個例子，在表演/戲劇領域，表演者是可以完全通過動作的方向、幅度、節奏等來表達情感的！可參看Pixar 1986年的動畫短片《小檯燈》（Luxo Jr）。
更深入的說，一個產品，本質是其公司、設計者靈魂能量層次的外化，一個精神層次不高的團隊，不可能做出一個跨時代的AI/機器人產品。
3、如何判斷我是否真的對AI/......
人工智能包括哪幾個領域?
計算機.信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學
如何佈局人工智能領域
人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。
自學人工智能需要學那些專業知識
人工智能是一個綜合學科，如樓上所說。而其本身又分為多個方面如神經網絡、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智能方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智能在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是彙編他都是一門語伐主要會靈活運用。大多機器人仿真都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟件及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬件接口及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智能算法的話prolog足以，如果想開發機器仿真程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。
人工智能算法方面:《人工智能及其應用》第三版、人工智能與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了~第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是。大多內容都是重複的所以買一到兩本即可。
機器視覺算法方面:《機器視覺算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。
機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在噹噹網裡找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。
我本身其實也是自己研究。如果有說的不全面的地方請見諒。