比如说优就业的Python人工智能课程是联合百度飞浆共同研发的，课程也是面向零基础、转行人员，之前没有相关经验也不需要担心，老师都是拥有多年的实战开发和授课经验，能够以最适合的方式把行业主流的技能传授给学生，所以学习效果不需要过多担心的。其次就是人工智能要学习多久的问题现在的培训机构，一般Python的培训时间都在五个月左右。
一般会用五周左右的时间学习Python核心编程，通过Python语言基础知识以及Linux相关知识的学习，了解什么是数据库，掌握Python的基础内容。会用五周左右的时间学习全栈开发的内容，并通过几个项目将学员之前阶段所学习的大多数知识点融入到项目中复习，并且配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术。
网络爬虫的学习，一般是3周左右，学习爬虫的工作原理和设计思想以及使用Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取，学完这一阶段，基本可以胜任Python爬虫工程师的职位。就是重头戏人工智能的学习了，这一阶段是花费时间最长的，在六周左右，学习人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。
学习人工智和学历有关系吗？学成需要多久？
学习人工智能需要多长时间，对应不同的基础和学习能力是不一样的，一般来说达到入门的程度比较容易。学习人工智能和学历及学习专业有一定关系，但不是绝对的。人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。人工智能可以对人的意识、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 一、学习人工智能需要具备的知识和能力全面学习人工智能的知识比较多，涉及的面比较广，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。 1、高等数学知识 ：数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等； 2、编程语言：编程语言比较多如; C 、MATLAB、LISP、Prolog和Python等； 3、机器学习：机器学习包括：回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。
机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科，“机器学习”对“经验”的依赖性很强。二、如何学习人工智能做为想进入人工智能行业不要被上面提到的知识所下倒，对应深入进行人工智能的研究必须具备比较好的上面知识，甚至更多的深层次知识。对于一般人只要再某一个方向进行深入研究就可以。
所需要的知识有的只需要了解，有的需要深入学习。1、选择几本入门书数学方面的书籍选择理工科用书就可以，编程语言和算法方面可以先选择入门级书籍，如《21天学通Python》、《算法与程序设计基础教程》、《人工智能及其应用》第三版、《人工智能与知识工程》，机器人方面可以选择 《机器人技术手册》。入门以后再针对自己研究的方向选择高级版本书深入学习。
2、人工智能学习的学习重点是对系统的掌握，特别在编程和算法中深入学习和利用基本语言形式和计算机运算法则。 计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类： 算术运算：加减乘除等运算；逻辑运算：或、且、非等运算；关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算；数据传输：输入、输出、赋值等运算 。
为什么人可以通过识别一只猫进而识别所有的猫，而计算机ai不行？
很简单，现在不能不代表将来不能。目前深度学习或者其他机器学习都是建立在概率论的统计模型基础上的，所谓概率就是在大量样本下统计出来的一些特征规律（注意，这跟我们说的人类的“经验”很类似，也就是说，深度学习的AI是靠直觉和经验解决问题而非大家通常理解的规则推理）。那么问题来了，将来怎么就能行了呢？AI业界现在已经完成了监督学习，也就是上面说的基于统计样本的学习，连imagenet这个专门的业内最大AI挑战赛以后都不再举办了，业界觉得这个问题已经被解决了。
那么下一步，整体学术圈企业界的挑战都转向无监督学习，也就是说无标签化学习和小样本学习。首先从研究人员精力投入的转移就让这个事情更靠谱了。其次我从大概未来可能的突破点讲下为什么可以实现。1. 迁移学习等算法带来的机器常识。人看到猫一次就认识所有的猫，并不是说只看到了猫，还包括了前面很多年看到的各种东西，识别猫，并不是一个孤立的行为，是建立在相当多先验知识也就是常识的基础上的。
目前业界一直在探索使用迁移学习等算法，让AI不必每次都从零开始学习。2.机器推理。如果你遇到一只三条腿的毛茸茸的动物，即使是第一次看到，你也会有这样的想法:总有一些东西很奇怪。是的，人类的推理系统不断做出假设，并在逻辑上验证这些假设。高智商的人也会推理，总结一些比较抽象的知识。机器学习算法还没有做到这一点。众所周知，阿尔法围棋战无不胜。基本上，它有两个网络，一个基于经验，另一个基于特定的推理算法(蒙特卡罗树)。
