人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧學習路線怎麼選？
學人工智慧首先要掌握的是Python技術，因為它是AI首選語言。那麼不如先來看看Python應該怎麼學。第一階段是資料的儲存、運算子與表示式、迴圈、基礎資料結構、函式、模組 、面向物件程式設計 、繼承、封裝、多型 、面向物件高階、檔案操作與異常處理、高階函式與測試、排列組合與正則、網路程式設計。
第二階段是Linux和資料庫階段，要掌握Linux作業系統、檔案系統與使用者、文字操作命令、網路命令、程序管理與服務配置、Shell程式設計與bash、原始檔編譯、版本控制、MySQL基本使用、MongoDB的基本使用、Redis的基本使用。
Python學習途徑有：
1.教學視訊，現在線上學習的視訊有很多，可以自己搜尋，進行學習。
2.多逛逛知名技術部落格、論壇，遇到問題善於提出並找到解決方案。
3.閱讀開源專案，分析開源專案，理論與實踐相結合，充分掌握技術。
4.善用github，學習永無止境。
5.多看看國外先進的技術，完善自己的技術儲備。
人工智慧發展到現在，可以說普及度已經相當高了。但是對於如何學習，依舊有不少技術人覺得無從下手。的確，人工智慧複雜，但並不神祕。它建立在以線性代數和概率論為骨架的基礎數學上，通過簡單模型的組合實現複雜功能。
在工程上，深度神經網路通常以其恆河沙數般的引數讓人望而卻步；可在理論上，其數學原理卻具有更好的可解釋性。從事年薪百萬的高階研究固然需要非凡的頭腦，但理解人工智慧的基本原理絕非普通人遙不可及的夢想。
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。