学习人工智能需要具有一定的算法基础，算法设计是人工智能研发的核心之一，所以具有一个扎实的算法知识基础，对于后续的学习会有比较大的帮助。对于本科生来说，可以参加一些专业比赛以便于促进算法相关知识的学习。

机器学习是打开人工智能技术大门的钥匙，很多人工智能方向的研发都离不开机器学习的支撑，包括自然语言处理、图像处理等，所以一定要重视机器学习相关知识的学习，初期可以借助于编程语言来完成一些常见机器学习算法的实现，然后再逐渐深入。学习机器学习需要具有一定的程序设计基础，比如Python在机器学习领域的应用就比较多。

在具备了一定的基础之后，可以继续了解一下人工智能平台，目前很多科技公司都开放了自己的人工智能平台，可以通过这些人工智能平台来完成一些具体的应用，这个过程也会锻炼自身的动手实践能力，对于人工智能技术的理解也会更加深刻。

最好学一下，至少要对电路基础有一个基本的了解。

我们现在的专业设置最大的问题是学科设计的越来越细，而对基础的行业的理论通识教育把握不够，甚至有一些必要的通识课程都被砍掉了。这就造成了许多专业学生无法从底层逻辑上把握行业发展的前景，并丢失了创新能力。

人工智能从表面看侧重于软件设计，但是软件必须是以硬件开发为前提的。

举一个跨行业的例子，苹果电脑为什么非常优秀？因为最初设计人沃兹尼克就是一个软硬件兼通的高手，所以他充分发挥了硬件和软件的长处，而且结合的极为完美。此后的苹果电脑设计一直秉承了这一精神，因此，苹果电脑可以以较低频率的芯片能完成比winter更加复杂和计算量更大的工作量。

同样，人工智能专业，如果能够懂电路设计的话，可以把软件设计和硬件结合得更完善，可以极大的提高反应效率，并有效的降低成本。