1、机器学习：这是AI的一个核心领域，它的目标是让机器能够从数据中学习，并根据学到的知识做出预测或决策。
2、自然语言处理：这个领域的目标是让机器能够理解和生成人类的语言。
3、计算机视觉：这个领域的目标是让机器能够理解和解析图像和视频数据。
4、语音识别：这个领域的目标是让机器能够理解和生成人类的语音。
5、机器人技术：这个领域的目标是让机器能够在物理世界中执行任务，例如，自动驾驶汽车和家庭服务机器人。
6、知识表示和推理：这个领域的目标是让机器能够理解和表示知识，以及根据这些知识进行逻辑推理。
7、强化学习：这是一种机器学习的方法，它的目标是让机器通过试错的方式学习如何在环境中实现目标。
总之，人工智能作为一项通用技术，正逐步与各行业相结合，推动行业的创新与发展。

熟悉AI工具，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度学习应用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神经网络模型，并掌握其相关的优化算法
了解深度学习高级算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等
掌握优化算法和高性能计算方法
掌握NLP自然语言处理一线行业案例
掌握计算机视觉图像识别一线行业案例

"1章微积分
2章线性代数
3章槪率论与数理统计
4章人工智能之关系型数据库
5章人工智能之非关系型数据库
6章人工智能之Python编程基础
7章人工智能之Python数据处理与可视化
8章机器学习基础
9章机器学习进阶
10章Tensorflow框架快速入门
11章深度学习算法基础
12章文本挖掘项目实战
13章图像识别项目实战
14章语音识别项目实战
15章手写数字生成与人脸生成实战
16章智能问答机器人项目实战"