近幾年得益于計算能力、大數(shù)據(jù)和算法上的突破，人工智能技術(shù)得到迅猛快速的發(fā)展，推動了AI技術(shù)廣泛應(yīng)用至各行業(yè)，特別在物聯(lián)網(wǎng)部署規(guī)模進一步擴大后，各界有能力獲得無限數(shù)據(jù)，并經(jīng)過AI技術(shù)處理，企業(yè)可以從中實現(xiàn)快速創(chuàng)新，國家可以利用大數(shù)據(jù)洞悉未來商業(yè)經(jīng)濟。人工智能雖然對經(jīng)濟社會發(fā)展有巨大促進作用，但也帶來了諸多挑戰(zhàn)。

學人工智能剛開始要先考察一個人工智能學校好不好，一定要看有沒有項目實戰(zhàn)，一個好的學校，肯定在學習過程中有項目實戰(zhàn)部分，而且項目實戰(zhàn)內(nèi)容的質(zhì)量和項目數(shù)量都是不錯的。

階段一是Python語言(用時5周，包括基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο?、好的課程、經(jīng)典課程);階段二是Linux初級(用時1周，包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務(wù)安裝);

階段三是Web開發(fā)之Diango(5周 2周前端 3周diango);階段四是Web開發(fā)之Flask(用時2周);階段五是Web框架之Tornado(用時1周);階段六是docker容器及服務(wù)發(fā)現(xiàn)(用時2周);階段七是爬蟲(用時2周);階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能(用時3周)。

人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)、算力和算法三大支撐因素，云計算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數(shù)據(jù)則提供了數(shù)據(jù)的來源，隨著大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，人工智能的發(fā)展也會在很大程度上得到促進。從研究方向上來看，目前人工智能領(lǐng)域的研究方向包括機器學習、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學，目前除了機器學習（深度學習）之外，自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。