1. 熟练掌握基础理论知识要成为人工智能领域，尤其是机器学习方向的程序员必须有一定的数学和算法基础，尽管各类框架使得现在的机器学习编程变得越来越简单，表面上可以不用在意太多的数学和算法细节，但实际上，即使是针对工程应用，一定程度的数学和算法理解以及对应的思维方式，能够在解决问题以及选择模型套用时提供许多的帮助。
相关的知识理论基础包括：高等数学基础、统计学基础、线性代数、数值计算方法、运筹学。当然，如果不打算进行特别深入的研究和扩展，以上内容并不需要都精通，但至少需要保持在知晓且能够形象化理解的范围内，只有在掌握这些基础的前提下，理解人工智能和机器学习相关的知识才能更加轻松顺利。2. 相关基础工具的学习和应用熟练掌握基础理论的同时，还要掌握相应的编程语言。
目前机器学习最为普遍的语言是Python，大多数主流机器学习框架已经提供了Python接口。Python语法简单，上手较为容易，同时有较强的语言表达能力，又很容易与其他语言的项目进行交互，这些特点使之成为了在机器学习领域必学的编程工具之一。关于如何学好Python，可以参考https://www.imooc.com/course/list?c=python 。
另外还必须掌握像Jupyter notebook这些常用的开发辅助工具。在Python中有大量的机器学习相关框架、数学工具和数据处理工具，在这里针对性地推荐一些入门级的关键工具。① numpy、scipy、matplotlib（Python进行科学计算时常用的一些基本工具）numpy中包含对矩阵（含高阶矩阵）等内容的计算和变换；几乎所有Python上的数据及机器学习处理框架均提供了numpy的ndarray形式的数据交换接口；scipy中包含更复杂一点的计算模型，诸如傅里叶变换、滤波器等；matplotlib则是与之配合紧密的绘图库，能够提供较好的可视化功能。
随着人工智能的发展，餐饮界该如何转型？个体餐饮如何生存？
据「AI 应用前沿」长期的行业观察，人工智能在 餐饮界 的应用 如下，你可以对应着具体应用寻找转型的机会：典型的应用案例 比如：星巴克AI咖啡师：通过语音识别，自然语言处理，大数据等技术使其“我的星巴克咖啡师”可以再消费者移动端落地运营，并为不同性格特征客户推荐客制化的咖啡配置。它还可以做到语音实时人机交互为顾客提供线下店不存在的隐藏咖啡配置，并可根据消费者所在地点计划如何帮助顾客在最近的线下咖啡店无需排队就可以拿到所点的咖啡。
室内无轨送餐机器人“欢乐送”是普渡科技2016年推出的室内无轨配送机器人,采用基于激光雷达、视觉摄像机等多传感器融合的PuduSLAM算法方案，拥有厘米级定位、高精度地图、自主导航规划、智能避障四大技术优势，率先攻克了餐厅这个复杂的室内场景，保证机器人在混合环境中高效地执行任务。目前，“欢乐送”已经达到单日平均300托盘的配送效率，客流高峰期配送量超过400盘。
AI 健康营养管理软件 Calomeal 可以通过分析食材照片，自动计算出食物的卡路里，蛋白质，脂肪，糖分等营养成分，并通过运动管理的日志来判断日常生活是否健康，降低日常请专业营养师的费用和提高依赖自身计算的可靠程度。该软件主要用于计算食物热量和营养成分并提供可视化的分析结果和建议，目前可以以82% 的准确率识别大约 1000 种菜单上的食物或者便利店贩卖的视频。
人工智能点餐技术顾客点 34 杯咖啡，人工收银需要两分半，而人工智能收银员只需要 49 秒，更为迅捷。在整个交流过程中，使用者无需唤醒词，可直接下单，人机交互更自然。点单环节包含了修改、删除、加单等多轮对话，背后是公共场所强噪声环境下的信号处理和语音识别、流式多意图口语理解引擎、多模态人机交互等技术模块的综合使用。
