人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
我对计算机一窍不通，但是想接触人工智能领域，请问在这之前需要具备哪些基础知识和技能？
其实不用那么迷茫，首先明白你学人工智能的目的，是出于喜爱，还是觉得这行业有前途以后就干这行。
那么人工智能需要学习那些内容了，下面我们看看学人工智能课程的九大阶段。
课程阶段一：Python基础
1.1 Linux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
1.4 Python基础入门
1.5 Python程序开发
1.6 Python函数
1.7 Python模块
1.8 Python编程开发
1.9 Python序列
1.10 Python集合与字典
课程阶段二：Python进阶
2.1 Python面向对象
2.2 Python经典开发
2.3 Python高级编程
2.4 Python文件操作
2.5 Python并发编程
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
3.5 NoSQL介绍
3.6 数据库MongoDB
3.7 数据库Redis使用
3.8 ES搜索引擎技术介绍
课程阶段四：web前端开发
4.1 HTML基础与应用
4.2 CSS层叠样式表
4.3 Java基础
4.4 Java进阶
4.5 jQuery应用
课程阶段五：Python爬虫开发
5.1 urllib.lib库
5.2 requests库
5.3 CSS选择器与Xpath
5.4 爬虫高级技术
5.5 Scrapy分布式爬虫
课程阶段六：Django框架
6.1 Django入门
6.2 Django模板与模型
6.3 Django数据管理
6.4 Django视图
6.5 Django输出与缓存
课程阶段七：云计算平台
7.1 IaaS/Paas/SaaS
7.2 Nginx简单配置使用
7.3 Docker部署应用
7.4 管理工具Git
7.5 部署工具Fabric
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
8.4 Pandas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
8.9 Matplotlib实践
8.10 绘图与可视化
8.11 Pandas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
8.15 Python中建模库
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
9.13 TensorFlow讲解
9.14 TensorFlow综合实践
9.15 深度学习人脸识别应用
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。小伙伴们可以私信小编获取课程哦~
年轻人从来不缺的就是梦想，但愿你能坚持你的梦想！
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