1、搜索方向：搜索是人工智能的重要應用領域，目前初步實現的人工智能產品例如小度、小愛同學、天貓精靈等，都是建立在智能搜索和語音搜索的基礎之上的。此外圖片搜索已經基本實現，精準度可以達到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：這個方向是從技術層面劃定的方向，其應用領域包括:智能辦公、智能交通、智慧城市等等。技術的表現層有指紋識別、人臉識別、虹膜識別、車牌識別等等。
3、醫(yī)學圖像處理：醫(yī)療設備和醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像技術，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
熟悉深度學習應用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神經網絡模型，并掌握其相關的優(yōu)化算法
了解深度學習高級算法，包括卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等
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
3章槪率論與數理統(tǒng)計
4章人工智能之關系型數據庫
5章人工智能之非關系型數據庫
6章人工智能之Python編程基礎
7章人工智能之Python數據處理與可視化
8章機器學習基礎
9章機器學習進階
10章Tensorflow框架快速入門
11章深度學習算法基礎
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、機器學習：這是AI的一個核心領域，它的目標是讓機器能夠從數據中學習，并根據學到的知識做出預測或決策。
2、自然語言處理：這個領域的目標是讓機器能夠理解和生成人類的語言。
3、計算機視覺：這個領域的目標是讓機器能夠理解和解析圖像和視頻數據。
4、語音識別：這個領域的目標是讓機器能夠理解和生成人類的語音。
5、機器人技術：這個領域的目標是讓機器能夠在物理世界中執(zhí)行任務，例如，自動駕駛汽車和家庭服務機器人。
6、知識表示和推理：這個領域的目標是讓機器能夠理解和表示知識，以及根據這些知識進行邏輯推理。
7、強化學習：這是一種機器學習的方法，它的目標是讓機器通過試錯的方式學習如何在環(huán)境中實現目標。
總之，人工智能作為一項通用技術，正逐步與各行業(yè)相結合，推動行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。