机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，人工智能领域的技术研发确实需要具备一定的基础，而且由于人工智能是比较典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、工程学、神经学、经济学和语言学等，所以学习人工智能需要一个较为全面的知识结构，需要学习的内容也比较多。

长期以来，人工智能相关人才的培养一直以研究生教育为主，涉及到的具体方向包括机器学习（含深度学习）、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学等，目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向的热度比较高，不少相关的产品也处在落地应用的初期，随着物联网、大数据和云计算的不断推动，人工智能的应用边界将逐渐得到拓展。

人工智能的发展有三个大的基础，分别是数据、算力和算法，在大数据的支撑下，数据越来越丰富，而在云计算和超算的支撑下，算力也越来越强，所以目前人工智能的重点在于算法设计、算法实现和算法验证等环节，而作为初学者来说，也应该从算法开始学起。

如果想系统地学习人工智能技术，对于大学生和初入职场的初学者来说，一个比较现实的方式是读一下相关方向的研究生，这样不仅能有一个系统的学习过程，同时也能够在读研的过程中确定自己的主攻方向和培养自己的研究方法，从而做出一定的成果。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的岗位起点和薪资待遇水平都比较高，发展空间也相对比较大。

对于程序员来说，如果想走人工智能的研发方向，最好和自己的岗位开发任务相结合。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

1.行业垂直领域应用人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

2.医疗保健行业成长机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。基于AI的系统也能帮助医院改善其操作的流程和数据的管理。鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错，智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查，以减少此类错误的发生频率。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

3.AI晶片关键在于成功整合软硬体AI晶片的核心是半导体及演算法。软件硬件成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。

4.自主学习是目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。

5.CPU和GPU结合CPU是通用于各种设备的超强性能的处理器，什么场景都可以适用，所以就需要将CPU和GPU(或其他处理器)结合起来，做到最完美的构架。为开发人员提供更多算法等。

6.AR和 AI共进退AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺，为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。如今，基于AI的发展已经成为了主流。各种企业不仅热衷于改进其现有的流程，而且还能看到AI给他们带来的潜在增长点。这也就是为什么CIO们应当重视AI的战略意义和其创新发展的空间。

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