人工智能学习之新手村二方向选择

诺大的人工智能方向，我们往往只能选择一个或几个方向来进行深度研究，对于我来说，这是一个遗憾，当然我也绝对不建议大家去研究过多的方向，毕竟我们的精力是有限的，贪多嚼不烂。接下来就说说我对当前环境的一个了解吧，仅限参考，只说一下自己有了解的方向。

总览：

当前环境下，提及人工智能，人们最先想到的方向是机器学习，诚然机器学习是人工智能的重要一环，但是在我看来它不是人工智能的方向，而是人工智能的基石，它太重要以至于任何一个学人工智能的人都会或多或少的接触，在下一篇当中，我会重点说一下机器学习，在这里它不是方向。

一）图像处理一系

作为我的老本行，还是知之甚详的。首先它的前景如何，我可以这么说，就我目前的了解来说，对它的研究虽然是最先进的，最广的，但相对来说也是挖掘最浅的，因为它太包罗万象了。我们所获取的信息70%来自于视觉，足见其内容之多。目前的方向更是五花八门，从最简单的图像分类，到生物识别技术（人脸识别，指纹识别，静脉识别，步态识别等等），再到现在图像识别的基石目标检测，以及其应用技术：目标追踪，视频追踪，目标轨迹预测，视频序列预测，自动驾驶，slam，与医学相结合的疾病检测，与光谱学结合的多光谱图像识别技术，与天文学相结合的空间探测技术等等，足见图像处理的用途。目前能做到的也不过是沧海一粟，未来需要一代又一代科学家们去探索发现。

未来发展：*****

入门难度:  ***

技术难度（入门之后，达到前沿水平难度）：****

二）语音处理一系

最初的语音处理大多数围绕语言识别，就目前来说语音识别技术已经相当成功，接下来就是语义理解了，自然语言处理（NLP）的大名大家都应知道，像目前大家所熟知的天猫精灵，微软小冰等等各大厂商纷纷出品自己的智能音响产品，就是为了通过语言信号控制一些智能家居，来促进自己其他产品的发展。当然这些仅仅是冰山一角，像机器翻译，方言识别，同声传译，情景对话等等都远未达到瓶颈。

未来发展：****

入门难度:  ***

技术难度：****

三）机器人体系

机器人所涉及的技术也纷乱复杂，各种力学机械已经足够让人头疼，还要加入各种算法去做控制，简直想想就可怕，这种多学科交叉下来的技术就是一个大熔炉，不建议初学者踏足这个领域，我们需要精研自己的特长，以点破面才能更好的融入机器人这潭深水，不然的话，繁杂的机器人学，会让我们迷失自我，不知道该学什么。

未来发展：*****

入门难度:  *****

技术难度：*****

四）数据挖掘

这个就与机器学习相关度和重合度比较大了，简单的说就是从繁杂的数据中提取出我们想要的信息，比较简单，大家接触也比较多，不多说了，在这里我把智能检测归到这里边。

未来发展：****

入门难度:  **

技术难度：***

五）推荐与规划体系

这个方向就与商业比较相关了，推荐想从事商业活动，或者是金融圈的小伙伴们去学习。这个也是随处可见的东西，我们逛淘宝，一直给我们推荐我们特别想买的东西，这个推荐技术就属于这个体系。规划就是字面意思，根据现有的数据，规划一下建设方案。

未来发展：***

入门难度:  **

技术难度：**

六）智慧思考体系

我们在影视剧中随处可见的智能体，他们所具有的思想就属于这个体系，不过目前研究的很浅，真正应用于市场还要走一段路，感兴趣的话欢迎入坑。

未来发展：*****

入门难度:  ****

技术难度：*****

目前就这些，以后想到再加吧，具体哪方面大家感兴趣可以私信我。