人工智能使網(wǎng)絡(luò)安全復(fù)雜化，因為它極大地加速了網(wǎng)絡(luò)空間中的問題和機遇。網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)將人工智能視為打擊網(wǎng)絡(luò)攻擊的工具。因為其相信人工智能能比人類或軟件更快更有效地完成這些任務(wù)。然而，與此同時，攻擊者也可以利用這些優(yōu)勢，他們可以使用人工智能更快地發(fā)現(xiàn)和利用軟件漏洞，生成更多的惡意軟件以壓倒網(wǎng)絡(luò)防御，并創(chuàng)建更復(fù)雜和適應(yīng)性更強的基于電子郵件的zha騙(網(wǎng)絡(luò)釣魚等)。

學(xué)人工智能剛開始要先考察一個人工智能學(xué)校好不好，一定要看有沒有項目實戰(zhàn)，一個好的學(xué)校，肯定在學(xué)習(xí)過程中有項目實戰(zhàn)部分，而且項目實戰(zhàn)內(nèi)容的質(zhì)量和項目數(shù)量都是不錯的。

階段一是Python語言(用時5周，包括基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο蟆⒑玫恼n程、經(jīng)典課程);階段二是Linux初級(用時1周，包括Linux系統(tǒng)基本指令、常用服務(wù)安裝);

階段三是Web開發(fā)之Diango(5周 2周前端 3周diango);階段四是Web開發(fā)之Flask(用時2周);階段五是Web框架之Tornado(用時1周);階段六是docker容器及服務(wù)發(fā)現(xiàn)(用時2周);階段七是爬蟲(用時2周);階段八是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能(用時3周)。

人工智能的發(fā)展需要數(shù)據(jù)、算力和算法三大支撐因素，云計算提供了算力支撐（同時也是落地場景之一），而大數(shù)據(jù)則提供了數(shù)據(jù)的來源，隨著大數(shù)據(jù)和云計算的發(fā)展，人工智能的發(fā)展也會在很大程度上得到促進(jìn)。從研究方向上來看，目前人工智能領(lǐng)域的研究方向包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學(xué)，目前除了機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）之外，自然語言處理和計算機視覺方向也比較熱。