人工智能专业难学吗，人工智能专业学什么
研究生以及博士生学习的人工智能内容都是比较前沿的技术，而且理论内容很多，但是在实际的生活中，还有专门一批人将人工智能技术应用到具体的场景中，这些人就是人工智能工程师。人工智能工程师的学习内容相较而言要简单一些，复杂理论的学习偏少，更多的是侧重实际应用技术的学习。所以如果你学历不高，但是还是想学习人工智能，也是可以的，可以考虑往人工智能工程师方向努力。目前来说，人工智能的学习，要么是在高校中学习相关专业，要么就是参加人工智能培训。至于自学，由于目前市面上没有公开的系统的资料，都是很零碎的视频等，通过这些资料来学习人工智能，并不是很好，如果条件允许，可以考虑报个班，比如光环大数据。
人工智能专业学习难度并不是非常高，但是对于一个零基础的人来说还是比较困难的，所以如果你水平有限，那么不妨考虑下报班学习。
那么人工智能需要学习那些内容了，下面我们参考光环大数据的人工智能课程。
课程阶段一：Python基础
1.1Linux安装与配置
1.2系统管理与目录管理
1.3用户与用户组管理
1.4Python基础入门
1.5Python程序开发
1.6Python函数
1.7Python模块
1.8Python编程开发
1.9Python序列
1.10Python集合与字典
项目一：设计高级石头剪刀布游戏
项目二：计算器程序设计开发
课程阶段二：Python进阶
2.1Python面向对象
2.2Python经典开发
2.3Python高级编程
2.4Python文件操作
2.5Python并发编程
项目一：电子购物车项目
项目二：异步聊天室项目
课程阶段三：数据库实战开发
3.1数据库设计
3.2数据库范式及ACID特性
3.3数据库基础
3.4表，视图及索引
3.5NoSQL介绍
3.6数据库MongoDB
3.7数据库Redis使用
3.8ES搜索引擎技术介绍
项目一：权限系统数据库设计
项目二：综合系统数据库设计
课程阶段四：web前端开发
4.1HTML基础与应用
4.2CSS层叠样式表
4.3Java基础
4.4Java进阶
4.5jQuery应用
项目一：大型网站设计项目京东电商网站项目
项目二：JS原生特效编写实战
课程阶段五：Python爬虫开发
5.1urllib.lib库
5.2requests库
5.3CSS选择器与Xpath
5.4爬虫高级技术
5.5Scrapy分布式爬虫
项目一：58网站
项目二：赶集网站数据爬取
课程阶段六：Django框架
6.1Django入门
6.2Django模板与模型
6.3Django数据管理
6.4Django视图
6.5Django输出与缓存
项目一：简洁版知乎网站系统设计项目
项目二：精简版豆瓣网站系统设计
课程阶段七：云计算平台
7.1IaaS/Paas/SaaS
7.2Nginx简单配置使用
7.3Docker部署应用
7.4管理工具Git
7.5部署工具Fabric
项目一：Git管理博客系统
项目二：nginx代理访问、Fabric部署上线
课程阶段八：数据分析
8.1数据分析工具讲解
8.2数值计算包学习
8.3数据处理包Pandas
8.4Pandas与数据库
8.5数据加载与存储
8.6数据清洗和准备
8.7数据处理：合并和重塑
8.8数据汇总和组操作
8.9Matplotlib实践
8.10绘图与可视化
8.11Pandas高阶技巧
8.12统计学基础
8.13时间序列分析基础
8.14序列分析周期算法与应用
8.15Python中建模库
项目一：财经数据商业分析实践
项目二：数据科学工具综合应用
课程阶段九：人工智能
9.1人工智能介绍
9.2机器学习介绍
9.3模型验证与特征工程
9.4机器学习算法-监督学习
9.5机器学习算法-无监督学习
9.6金融科技Fintech
9.7智能化金融风控
9.8特征工程实践
9.9个人信用建模实践
9.10风控系统实现
9.11深度学习算法
9.12深度学习技术应用
9.13TensorFlow讲解
9.14TensorFlow综合实践
9.15深度学习人脸识别应用
项目一：金融风控架构实践
项目二：大数据+人工智能在金融行业的实践介绍
从上面学习的内容来看，前期是以python为核心，重点学习python相关的内容，因为后期我们需要学习机器学习的内容，机器学习的学习过程中，对于python的使用要求较高，还有就是深度学习、数据分析、算法模型、金融风控模型等内容，课程内容还是很专业了。返回搜狐，查看更多