Если верить исследованию, в мире всего 300 тысяч исследователей и практиков ИИ, тогда как рынку необходимы «миллионы» специалистов. The Verge называет эти подсчёты спекулятивными, так как Tencent не объясняет подробно, как получены такие результаты. В то же время издание указывает, что заключение Tencent близко по смыслу другим аналогичным докладам.
Начните с Python + Pandas — это data mining/exploration, но оно же и первый шаг по узнаванию и подготовке данных для обучения модели.
Дальше начните изучать базовые алгоритмы ML, для этого есть прекрасный открытый курс по машинному обучению от парней из ODS: https://habrahabr.ru/company/ods/blog/322626/
Полезным будет Kaggle Inclass — модельные задачи по ML от самой мощной соревновательной платформы по машинному обучению: https://inclass.kaggle.com Там же есть задание Титаник, где можно потренироваться и попробовать свои силы: https://www.kaggle.com/c/titanic
Ещё вам понадобятся знания из линейной алгебры, матстата и матана, но их лучше добивать в процессе изучения предыдущих пунктов, иначе быстро заскучаете.
Дальше направления развития просто-таки необъятные, но их вы сами поймёте, пока будете осваивать базу.
Советую поучиться здравому смыслу. Когда некий работодатель заявляет, что "нужно 1 000 000 специалистов", это означает, что он хочет иметь возможность выбирать из миллиона голодных рабов за чашку риса.
А зачем? Ради хайпа? Если да, то нафиг это не вперлось.
Нужно иметь хороший математический бекграунд для начала.
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
в голове президента