人工智能（AI）被吹捧为未来就业市场的变革者。仅在英国，三分之一的工作就有可能由于人工智能而自动化或更改。

这对使用计算机系统的每个行业的数据专家都提出了很高的要求。根据LinkedIn的2020年新兴工作报告，在过去五年中，对AI专家的需求每年增长74%。现在，它是新兴的头号工作。

从最简单的意义上讲，AI模仿了系统及其机器中人类的思维能力。它涉及通过算法来构建智能程序的科学，这些算法可为Spotify上的音乐推荐和Google Maps上的路线提供支持。

另一方面，机器学习是AI的一个子领域，它使计算机系统能够基于历史数据做出决策，而无需进行显式编程。它们涉及一种称为神经网络的算法。

然后是深度学习，这是机器学习的另一个子集。它使用这些神经网络来分析不同的因素，类似于人类神经系统的工作方式。

这三个都是释放复杂计算机系统解决各种规模问题能力的关键。Watrix首席执行官黄永珍表示，当今的AI技术严重依赖强大的数据和计算能力。

这使人们相信不再需要强大的理论基础。有时它会起作用。但是，当您面临更深层次的问题时，如果没有扎实的理论基础可能很难解决。”

因此，尽管不需要纯粹的技术背景，但它肯定可以帮助您在AI领域取得领先。您应该了解编程语言和高级数学（统计，线性代数，微积分）。

您将深入研究机器学习，神经网络技术，深度学习。除此之外，您还可以深入研究计算机视觉等专业。首先从在线课程和认证开始，例如麻省理工学院（MIT）的为期六周的课程。
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