人工智能使網絡安全復雜化，因為它極大地加速了網絡空間中的問題和機遇。網絡安全行業(yè)將人工智能視為打擊網絡攻擊的工具。因為其相信人工智能能比人類或軟件更快更有效地完成這些任務。然而，與此同時，攻擊者也可以利用這些優(yōu)勢，他們可以使用人工智能更快地發(fā)現和利用軟件漏洞，生成更多的惡意軟件以壓倒網絡防御，并創(chuàng)建更復雜和適應性更強的基于電子郵件的zha騙(網絡釣魚等)。

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)內容的質量和項目數量都是不錯的。

階段一是Python語言(用時5周，包括基礎語法、面向對象、好的課程、經典課程);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容器及服務發(fā)現(用時2周);階段七是爬蟲(用時2周);階段八是數據挖掘和人工智能(用時3周)。

人工智能的發(fā)展需要數據、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），而大數據則提供了數據的來源，隨著大數據和云計算的發(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。