人工智能有哪些(學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些)
1.學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識(shí)
需要必備的知識(shí)有： 1、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？ 2、概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？ 3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見(jiàn)大？ 4、最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？ 5、信息論：如何定量度量不確定性？ 6、形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？ 7、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？人工智能簡(jiǎn)介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫(xiě)為AI。
2、它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能涉及的學(xué)科： 哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。
2.人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識(shí)
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，很多小伙伴都想要在這個(gè)領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門(mén)檻是需要你逐一攻克的。
門(mén)檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
我們應(yīng)該了解過(guò)，無(wú)論對(duì)于大數(shù)據(jù)還是對(duì)于人工智能而言，其實(shí)核心就是數(shù)據(jù)，通過(guò)整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門(mén)的必修課程！
數(shù)學(xué)技術(shù)知識(shí)可以分為三大學(xué)科來(lái)學(xué)習(xí)：
1、線性代數(shù)，非常重要，模型計(jì)算全靠它~一定要復(fù)習(xí)扎實(shí)，如果平常不用可能忘的比較多；
2、高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎(chǔ)就行了，比如積分和求導(dǎo)、各種分布、參數(shù)估計(jì)等等。
提到概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要性，因?yàn)閏s229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計(jì)及其在概率模型中的意義起手的，參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對(duì)于算法的設(shè)計(jì)和改進(jìn)工作，概統(tǒng)是核心課程，沒(méi)有之一。當(dāng)拿到現(xiàn)成的算法時(shí)，僅需要概率基礎(chǔ)知識(shí)就能看懂，然后需要比較多的線代知識(shí)才能讓模型高效的跑起來(lái)。
3、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)
回歸分析（線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）
聚類分析（K-Means）
分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù)）
指標(biāo)（協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score）
顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)、z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)）
A/B測(cè)試
門(mén)檻二、英語(yǔ)水平
我這里說(shuō)的英語(yǔ)，不是說(shuō)的是英語(yǔ)四六級(jí)，我們都知道計(jì)算機(jī)起源于國(guó)外，很多有價(jià)值的文獻(xiàn)都是來(lái)自國(guó)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(xiàn)的，所以要達(dá)到能夠讀懂外文文獻(xiàn)的英語(yǔ)水平。
門(mén)檻三、編程技術(shù)
首先作為一個(gè)普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語(yǔ)言技能棧應(yīng)該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲(chóng)、數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。
人工智能入門(mén)的三道門(mén)檻，都是一些必備的基礎(chǔ)知識(shí)，所以不要嫌麻煩，打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵！
3.自學(xué)人工智能需要學(xué)那些專業(yè)知識(shí)
需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：
高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問(wèn)題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。
需要算法的積累：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累。
需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言：
比如C語(yǔ)言，MATLAB之類。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎(chǔ)課必不可少。
4.研究人工智能的知識(shí)需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)
人工智能是一個(gè)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識(shí)、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，你要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。
這些學(xué)科的每一門(mén)都是博大精深的，但同時(shí)很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識(shí)有了一定的基礎(chǔ)的時(shí)候再看相關(guān)知識(shí)就會(huì)觸類旁通，很容易。在這中間關(guān)鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個(gè)正在發(fā)展并具有無(wú)窮挑戰(zhàn)和樂(lè)趣的學(xué)科，如果你對(duì)人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對(duì)人工智能豐富而深刻的討論。
5.人工智能專業(yè)需要學(xué)習(xí)什么知識(shí)
1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論；2.基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)知識(shí)：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)；3.編程語(yǔ)言基礎(chǔ)：C/C++、Python、Java;4.人工智能基礎(chǔ)知識(shí)：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對(duì)比的區(qū)別等內(nèi)容；5.工具基礎(chǔ)知識(shí)：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國(guó)家也相繼出臺(tái)了一些扶持人工智能發(fā)展的政策，人工智能正處于發(fā)展的紅利期，所以越早學(xué)習(xí)就越有就業(yè)優(yōu)勢(shì)。人工智能火起來(lái)就是這一兩年的事兒，因此不管是上市企業(yè)，還是一些中小型企業(yè)，對(duì)于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。
目前來(lái)看，現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是一個(gè)很好的時(shí)機(jī)！學(xué)習(xí)人工智能，就來(lái)北京尚學(xué)堂。
6.求關(guān)于人工智能知識(shí)入門(mén)
1.首先選擇一門(mén)語(yǔ)言
比如：Python、R,
2.再其他的就是你選擇一個(gè)方向
比如：
3.就是一個(gè)系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)對(duì)你學(xué)完后的一個(gè)目的
第一階段：Python工具庫(kù)實(shí)戰(zhàn)
學(xué)習(xí)安排：2周快速入門(mén)Python語(yǔ)言，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘必備Python庫(kù)，全稱代碼實(shí)戰(zhàn)！使用 notebook 一步步分模塊演示 Python 必備基礎(chǔ)功能。詳細(xì)介紹與演 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)必備四大庫(kù)為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘打下基礎(chǔ)，全程通俗解讀，代碼實(shí)戰(zhàn)！
第二階段：Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
第三階段：機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)篇
第四階段：機(jī)器學(xué)習(xí)提升篇
第五階段：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)
第六階段：深度學(xué)習(xí)-網(wǎng)絡(luò)與框架篇
第七階段：深度學(xué)習(xí)-項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)篇
選修1:Python數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)分析
選修2:Python Web框架Flask實(shí)戰(zhàn)系列
其他的就是是否你有基礎(chǔ)，高數(shù)、英語(yǔ)、編程基礎(chǔ)，估計(jì)你問(wèn)這個(gè)問(wèn)題是沒(méi)有任何的編程基礎(chǔ)的，想學(xué)，是否有決心和恒心來(lái)長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)，畢竟這是一個(gè)抉擇，說(shuō)不定以后你就從事這個(gè)行業(yè)了，碼字結(jié)束！！！
7.自學(xué)人工智能需要學(xué)那些專業(yè)知識(shí)
當(dāng)下，人工智能成了新時(shí)代的必修課，其重要性已無(wú)需贅述，但作為一個(gè)跨學(xué)科產(chǎn)物，它包含的內(nèi)容浩如煙海，各種復(fù)雜的模型和算法更是讓人望而生畏。
對(duì)于大多數(shù)的新手來(lái)說(shuō)，如何入手人工智能其實(shí)都是一頭霧水，比如到底需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、是否要有工程經(jīng)驗(yàn)、對(duì)于深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該關(guān)注什么等等。那么，學(xué)習(xí)人工智能該從哪里開(kāi)始呢？人工智能的學(xué)習(xí)路徑又是怎樣的？本文節(jié)選自王天一教授在極客時(shí)間 App 開(kāi)設(shè)的“人工智能基礎(chǔ)課”，已獲授權(quán)。
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今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，具體來(lái)說(shuō)包括： 線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見(jiàn)大？最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？信息論：如何定量度量不確定性？形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？ 想要有關(guān)于人工智能的相關(guān)資料的 可以私聊我獲取哦。
