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学人工智能ai需要哪些基础知识

人工智能ai的发展前景我相信每个计划学习人工智能的人都应该有所了解,可能大家最关心的不是就业和发展这类问题了,而是更关注人工智能学习的难易度,人工智能技术含量肯定跟编程技术不是一个层次的,那么入行门槛自然也就不低,所以大家都非常关心学习ai需要什么基础知识才可以学会这类问题,下面由小编给大家分析一下。

学人工智能ai需要哪些基础知识?

一、数学基础:

人工智能对数学要求是非常高的,比如高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析是必须要会的;

我们应该了解过,无论对于大数据还是对于人工智能而言,其实核心就是数据,通过整理数据、分析数据来实现的,所以数学成为了人工智能入门的必修课程!

学人工智能ai需要哪些基础知识?

数学技术知识可以分为三大学科来学习:

1、线性代数,非常重要,模型计算全靠它~一定要复习扎实,如果平常不用可能忘的比较多;

2、高数+概率,这俩只要掌握基础就行了,比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。

提到概率与数理统计的重要性,因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的,参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作,概统是核心课程,没有之一。当拿到现成的算法时,仅需要概率基础知识就能看懂,然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。

3、统计学相关基础

a、回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)

b、聚类分析(K-Means)

c、分布(正态分布、t分布、密度函数)

d、指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)

e、显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)

f、A/B测试

二、.算法积累:

神经网络,支持向量机,贝叶斯,决策树,逻辑回归,线性模型,聚类算法,遗传算法,估计方法,特征工程等;

学人工智能要什么基础

三、编程语言:

至少掌握一门编程语言,越精通越好,毕竟算法的实现还是要编程的,比如C++ / Java / Python这样的语言技能栈应该是必不可少的,其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。

四、技术基础:

计算机原理,操作系统,程序设计语言,分布式系统,算法基础;

五、英语水平:

我这里说的英语,不是说的是英语四六级,我们都知道计算机起源于国外,很多有价值的文献都是来自国外,所以想要在人工智能方向有所成就,还是要读一些外文文献的,所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。

ai人工智能应该从哪个方向开始入手学呢?

人工智能技术目前有六大主要研究方向,其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高,相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用,比如目前大型互联网(科技)公司推出的人工智能平台,多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说,从机器学习开始学起则是不错的选择。

好了,关于学人工智能要什么基础这个问题就介绍到这里,通过上面的介绍相信大家对学习人工的难易度已经有一个认识,其实学习人工智能并简单,如果你没有一定数学基础,建议你还是学习软件编程方向的技术吧。