普通人如何快速了解人工智能
既然限定在“普通人”，我的理解是只需知其然就行，不必探究所以然～
怎么知其然呢，目前百度/腾讯/阿里都有对应的开放平台，专门讲解他们目前在人工智能领域的产品服务/解决方案/案例及场景应用。
访问以下这几个网站，大致就能了解目前的人工智能是什么了。
百度AI开放平台：https://ai.baidu.com/
阿里云iot：https://iot.aliyun.com/
腾讯AI开放平台：https://ai.***.com/
如果想深度学习原理的话，可以访问百度技术学院，有专门的“AI课堂”（网址：http://bit.baidu.com/course/index/column/7.html）讲解技术层面相关的内容
以上网址如果打不开的话，可以直接使用搜索引擎搜索关键字。
希望这个回答能解决你的问题～
大学是自动化专业，未来想从事关于人工智能方面工作，关于计算机方面要学习点什么
谢谢这位朋友邀请，看清自己发展方向是头等大事。我认为，您是学自动化专业的，离人工智能中的机器人工程相对近一些，但也不是绝对的。您可以从三个方面同时入手。
熟悉人工智能涉及领域与要求。人工智能应用广、涉及面也广，包括：（1）计算机方面的，包括图像识别、算法研究（大数据）等。（2）自动化方面，主要是机器人工程。（3）脑神经、心理学、医学、统计学等。现在很多学校开设了“数据科学与大数据技术”专业，这需要有数学、统计学、社会学、图像识别、数据挖掘与分析、大数据开发与云计算等方面的功底；一些学校开设了“机器人工程”专业，这需要具有智能硬件生产、产品研发、市场营销、神经学、心理学、医学等多学科知识。一些知识即使做不到很精，也要懂得基础。
明确自身定位。这点需要您自己审视自己，目前对自动化专业的掌握程度、将来是否有志于继续从事相关工作、自己的兴趣与特长在哪里、自己想来想成为什么样的人、对学科发展方向是否有清晰的判断。每个人都是独特的，自己做出的选择，才是真正量身定制。如有机会，可以多参考业内领军企业、领军人物的做法与研判，使自己少走弯路。
掌握教育平台资源情况。您是边学边干、还是先学后干？不管怎么样，平台很重要。需要了解哪些学校、教育机构开设了人工智能相关的数据科学、机器人等学科，了解课程、师资、专长、品牌等资源情况，将来从业前景等，明确自己要上什么学校、通过何种途径来学习进步。目前很多学科还在前言摸索阶段，所以先如者，做得好的，必将成为这个行业将来的先驱。以上三个方面是三个园，找到三个圆的交集，就是您对人工智能职业生涯的有效选择。祝君好运，与君共勉。希望互相点赞，互相关注，共同进步。
人工智能是这两年比较火的一个行业，人工智能是一个多学科交叉的一个专业，看你想从事哪个方面的工作了，如果你要从事基础研究，那就要多学一些控制理论比如最优控制，模糊控制，神经网络，支持向量机等等，这些课程基本都要到研究生以后才学，本科应该是学控制理论，现代控制理论。如果你想做硬件建议多学学单片机，dsp等，最基础的要把模拟电路，数字电路学好，当然也要学一些编程语言，至于计算机方面也就是编程语言了，。
维修行业怎么做人工智能
我是@智造那些事 ，现正从事智能制造专业的工作，我来回答您的问题。我想你的意思是怎么把人工智能和维修行业相结合，虽然我觉得这个发展会比较慢！
首先，维修并不是简单的事后维修，现代的维修既包括传统意义的事后维修，还包括了很多其他层面的维修，如预防维修、预测维修等等，那么如此多样的维修如何和人工智能结合？这是我们现在需要考虑的事情！
其次人工智能有很多种类，比如说专家系统、神经网络等等，所以说我们做维修行业如何做人工智能，并不能笼统地说怎么做人工智能，我们需要找准一个适合自己发展的方向去研究。
我的建议是先建立预警系统，借助各种传感器了解更多的信息；然后通过比如建立各种故障等信息大数据的系统进行故障的分析诊断排除等；最后通过人工智能建立预防检修维护系统，做到维修行业的“机器替人”！
以上是一家之言，本人所知有限，不足之处敬请批评指正！欢迎关注@智造那些事 ， 关注智能制造相关知识！
在媒体大肆宣扬人工智能的今天，有没有人考虑过，人工智能会为我们维修行业带来什么改变？机器人真的能代替人类为机器看病，甚至维修吗？
打开百度APP，查看更多高清图片
我觉得答案是肯定的，我记得上世纪90年代，记得我们看病的时候还要去医生那里，医生用切脉，看舌头等一系列操作来判断人们的病情，到了21世纪初大家去医院检查，需要抽血验尿等，这种做法一直延续到现在，可到了今天，人们只需要手握两根电磁棒，电脑就能检测出身体的哪个器官负担大，将来，我们可能只需要站在一个台子上，2秒钟就能检测出身体所有有故障的地方。
人工智能在各领域的成就已经显而易见，取代人类的工作也只是时间的问题，想象一下这个画面，客人进入了一家自助手机维修点，把手机放在一个箱子里，机器自己开始诊断手机故障并报价，客人刷脸支付维修费用，机器开始工作并在很短的时间内，准确的对手机进行修复，人们虽然能造出最先进的设备，但是最懂器械和电子故障的，肯定是机器设备，到那时候，维修点的老板只要为设备提供好的、适用于设备维修的耗材与辅料，其工作效率与收益也肯定也会是呈直线上升。当然这只是一个设想，实现起来还是有非常大的难度的。
香港维修佬对人工智能设备的开发倾注了强大的人力物力，作为电子制程维修领域的开拓者，在当今大热的AI领域研发适用于行业的先进产品，解放各位维修工匠的双手，降低大家的成本，增加大家的收入，也是维修佬作为设备耗材供应商的责任，相信在不久的将来，维修佬一定能研发出划时代的产品，为大家的事业加油>助势/p>
技术是为了解决需求的，而不是研究出一门新技术然后再找匹配的项目，这是本末倒置。
维修行业涉及很多，汽车、家用电器、机械、电气自动化等等的范围相当广泛，而维修其实跟生产还很不一样，虽然可以做人工智能、流水线的检测但肯定不能如此做维修，比如我做的工控机这块，如果主板、电源、内存、硬盘、接口等等任何一个部件出了问题，用人工智能怎么检测维修呢？而且标准都不同，只能一个一个拆开来进行测试，其他的方式实在是想像不出，因为很多时候必须是要人做的，最简单的比如捆扎带。
人工智能可以是很好的辅助，但肯定不能完全替代人工，至于维修行业，或许可以尝试，但现在并不一定合适。
我是@卖工控机的大亮
科技的发展很多无法的想象的事情正在实现，比如修车铺+人工智能，了解下？
曾经看过一个案例，讲的就是如何利用人工智能、大数据等技术来完成“修车铺”的赋能，对，就是我们经常修自行车，补胎、换脚蹬子的那个“修车铺”。
给自行车进行“体检”
首先针对用户的自行车进行全方位的体检，形成标签化“买菜”“上班”“骑行”“长途”“短途”等，然后进行各个部件的分解扫描，比如车胎，车把，车闸，车铃，车座，车圈等。这个是构建用户自己的自行车档案。
然后给自行车增加终端设备，进行日常数据的收集，这个行为在1-4周左右，根据骑车频率来构建。
利用人工智能+大数据分析
这部分涉及太多商业机密就不详细介绍了，反正就是利用边缘计算+云计算和算法模型进行领域构建和分析，形成自行车与用户的相关建议书。
提出合理化>发起/strong>
>好比/span>通过数据分析发现，用户在骑乘的时候，左边屁股发力会比右面屁股的发力多，长此以往会影响用户（男性）某些方面的健康，所以系统会给用户的app进行预警，并告诉他调整方法，并且追踪后续的数据，帮助用户改善。
再>好比/span>，系统发现，用户在停车的时候，不爱使用车闸，喜欢用脚刹车，这样风险系数很高（主要是废鞋），系统会进行相关数据的提醒，同时通知用户的老婆，告诉其如果换鞋的可能原因，并且在用户的购物网站中推送适合的新鞋。
再再>好比/span>，修车铺智慧大脑会链接当地的大数据局获取用户经常骑行的路况信息及天气信息，如果接下来的一周会进行降雨，那么会根据及时对用户的车胎，车闸进行有效评估，是否能适应接下来的雨天骑行，并且会通过随机森林回归等算法模型，提醒用户雨天你的自行车反应时长会增加0.857秒，需提前注意。
综上所述吧，维修行业适应新时代的玩法还是很多的，关键是如何运用和结合。
人工智能核心守则
人工智能三定律：第一定律被称为阿什比定律（Ashby's law），该定律由《大脑的设计》（Design for a Brain）一书的作者、控制论科学家 W.Ross Ashby 提出，他认为任何有效的控制系统都必须和它所控制的系统一样复杂。
第二定律由冯诺依曼提出。它指出，一个复杂系统的定义特征是，它构成了自身最简单的行为描述。有机体最简单的完整模型就是有机体本身。任何试图将系统的行为简化为正式的描述的做法，都会使事情变得更复杂，而不是更简单。
第三条定律指出，任何足够简单易懂的系统都不会复杂到能够实现智能化的行为，而任何足够复杂到实现智能化行为的系统都会复杂到难以理解。
