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  涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以AI是一个非常典型的交叉学科，不仅知识量比较大，学习难度也相对来说还是比较高。虽然AI领域经过了半个多世纪的发展，但是目前AI领域的知识体系依然处在发展的初期，所以长期以来AI领域的人才教育培训，一直以研究生教育为主。

  从人工智能技术体系目前的研发方向来看，主要有六大研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习深度学习）、机器人学、自动推理和知识表示，其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高，很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。

  AI领域的研发涉及到三个大的基础，分别是数据、算力和算法，所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建，这也是为什么大数据和云计算对于人工智能研发较为重要的原因。大数据和AI在技术体系结构上有较强的关联性，比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一，所以很多从事大数据的研发人员，要想转向到AI领域也会更易一些。

  在产业互联网时代，AI与传统行业的结合也会慢慢的紧密，比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外，A与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也慢慢变得密切，所以人工智能涉及到的行业领域也十分普遍。