業余愛好的話，最好把算法與數據結構學好，這是基礎，最好有良好的編程水平，多思考什么才是智能這個問題，對實際的一些問題或者經典的問題提出自己的解法，然后去實現，逐漸地就會找到自己對人工智能的理解。。畢竟這只是一個概念，沒有人知道它確切的實現方法

人工智能是機械和控制的結合，如果你有計算機本科的背景的話，可以再學習一些機電方面的內容，人工智能比較高端，本科期間接觸的還是不多的，入門可以看機電專業的本科課程，深入的話就要看研究生相關專業了。

想要學習人工智應該怎么入門：業余愛好的話，最好把算法與數據結構學好，這是基礎，最好有良好的編程水平，多思考什么才是智能這個問題，對實際的一些問題或者經典的問題提出自己的解法，然后去實現，逐漸地就會找到自己對人工智能的理解。

一、有關人工智能的介紹：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”，也可能超過人的智能。

二、研究價值：例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。

通常，“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”?；蛘咴賴栏褚恍﹣碚f，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。這是智能化研究者夢寐以求的東西。