人工智能需要什么基础？

Question

如题所述

Answer 1

门槛一、数学基础
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!
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
回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)
聚类分析(K-Means)
分布(正态分布、t分布、密度函数)
指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)
A/B测试
门槛二、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。
门槛三、编程技术
首先作为一个普通程序员，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。

Answer 2

学习人工智能需要具有一定的算法基础，算法设计是人工智能研发的核心之一，所以具有一个扎实的算法知识基础，对于后续的学习会有比较大的帮助。对于本科生来说，可以参加一些专业比赛以便于促进算法相关知识的学习。

机器学习是打开人工智能技术大门的钥匙，很多人工智能方向的研发都离不开机器学习的支撑，包括自然语言处理、图像处理等，所以一定要重视机器学习相关知识的学习，初期可以借助于编程语言来完成一些常见机器学习算法的实现，然后再逐渐深入。学习机器学习需要具有一定的程序设计基础，比如Python在机器学习领域的应用就比较多。

在具备了一定的基础之后，可以继续了解一下人工智能平台，目前很多科技公司都开放了自己的人工智能平台，可以通过这些人工智能平台来完成一些具体的应用，这个过程也会锻炼自身的动手实践能力，对于人工智能技术的理解也会更加深刻。

Answer 3

学习人工智能，首先一定要对计算机有着熟练的操作能力。而且需要一些物理以及数学方面的基础知识。