1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。
2、计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括:智能办公、智能交通、智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别、人脸识别、虹膜识别、车牌识别等等。
3、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。

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"

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。