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學人工智能ai需要哪些基礎知識

人工智能ai的發展前景我相信每個計劃學習人工智能的人都應該有所了解,可能大家最關心的不是就業和發展這類問題了,而是更關注人工智能學習的難易度,人工智能技術含量肯定跟編程技術不是一個層次的,那麼入行門檻自然也就不低,所以大家都非常關心學習ai需要什麼基礎知識才可以學會這類問題,下面由小編給大家分析一下。

學人工智能ai需要哪些基礎知識?

一、數學基礎:

人工智能對數學要求是非常高的,比如高等數學,線性代數,概率論數理統計和随機過程,離散數學,數值分析是必須要會的;

我們應該了解過,無論對于大數據還是對于人工智能而言,其實核心就是數據,通過整理數據、分析數據來實現的,所以數學成為了人工智能入門的必修課程!

学人工智能ai需要哪些基础知识?

數學技術知識可以分為三大學科來學習:

1、線性代數,非常重要,模型計算全靠它~一定要複習紮實,如果平常不用可能忘的比較多;

2、高數+概率,這倆隻要掌握基礎就行了,比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。

提到概率與數理統計的重要性,因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的,參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對于算法的設計和改進工作,概統是核心課程,沒有之一。當拿到現成的算法時,僅需要概率基礎知識就能看懂,然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。

3、統計學相關基礎

a、回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)

b、聚類分析(K-Means)

c、分布(正态分布、t分布、密度函數)

d、指标(協方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)

e、顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)

f、A/B測試

二、.算法積累:

神經網絡,支持向量機,貝葉斯,決策樹,邏輯回歸,線性模型,聚類算法,遺傳算法,估計方法,特征工程等;

学人工智能要什么基础

三、編程語言:

至少掌握一門編程語言,越精通越好,畢竟算法的實現還是要編程的,比如C++ / Java / Python這樣的語言技能棧應該是必不可少的,其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。

四、技術基礎:

計算機原理,操作系統,程序設計語言,分布式系統,算法基礎;

五、英語水平:

我這裡說的英語,不是說的是英語四六級,我們都知道計算機起源于國外,很多有價值的文獻都是來自國外,所以想要在人工智能方向有所成就,還是要讀一些外文文獻的,所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。

ai人工智能應該從哪個方向開始入手學呢?

人工智能技術目前有六大主要研究方向,其中計算機視覺、自然語言處理、機器人學和機器學習這幾個方向的熱度比較高,相關領域正在有越來越多的産品開始落地應用,比如目前大型互聯網(科技)公司推出的人工智能平台,多以視覺和語言處理為基礎進行打造。對于初學者來說,從機器學習開始學起則是不錯的選擇。

好了,關于學人工智能要什麼基礎這個問題就介紹到這裡,通過上面的介紹相信大家對學習人工的難易度已經有一個認識,其實學習人工智能并簡單,如果你沒有一定數學基礎,建議你還是學習軟件編程方向的技術吧。