学ai需要哪些基础知识-学习人工智能需要哪些基础？

学习人工智能需要哪些基础？

人工智能这两年大行其道学ai需要哪些基础知识，很多企业和人才都在考虑向人工智能转型。 那么学习人工智能需要哪些基础呢？

人工智能是时下非常热门的一门科学，它的英文缩写是AI。 被认为是21世纪三大尖端技术之一，另外两项技术是基因工程和纳米科学。 它是模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的研究与开发。 一门新技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支。 其目的是了解智能的本质学ai需要哪些基础知识，并生产出一种能够以与人类智能类似的方式做出反应的新型智能机器。 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能是利用计算机模拟人类某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的研究。 主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑智能的计算机卡通人物，使计算机能够实现更高层次的应用。 人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。 可以说，自然科学和社会科学几乎所有学科的范围都远远超出了计算机科学的范围。 当前大数据、Alpha GO vs 李世石等热门话题背后都有人工智能的影子。

学习人工智能，主要掌握：概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学还必须学习高等数学、微积分和线性代数。 此外，matlab、spss、C++或Java等编程工具也是必不可少的。

说白了，大家接触人工智能领域都是为了更高的收入、更理想的职业。 对于一个学者来说，研究人工智能无非是取得学术成果，最终会转化为金钱。 所以今天我们可以直接说学习人工智能的目的就是为了赚钱，那么如何赚钱无非就是找工作、承包项目。 那么这两个方向都需要全面的基础吗？ 答案是不！ d 我们应该直接从项目入手，对于任何项目直接找到对应的人工智能案例，并快速跳转到案例中。 在实践中不断完成基础建设，遇到不懂的地方通过经验逐渐了解。 就像神经元网络一样，人们总是需要第一个神经元来构建这个网络。 如果这个神经元离你学习的目的太远，长期得不到正向激励，那么你迟早会失去兴趣卡通形象，选择离开这个行业。 我们Antech AI人工智能社区的目标是通过大量的案例和40行左右的实验来快速迭代地学习人工智能案例。 另外，只有通过大量的案例练习和实践，才能对基础知识有深刻的理解。 正常的想法是先学习这些基础课程，然后再进入人工智能领域。 例如，在数学中：机器学习、深度学习和神经元算法。 傅里叶变换、小波算法、时间序列，甚至初等高级代数、概率论等计算机语言：因为在Linux环境下最常用的是tensorflow和caffe，所以如果你了解csh和bsh，你也应该了解标准c和c++ 。 而python是案例最多的语言。 而go也代表着未来。

学完这个软件，你觉得基础了吗？ 错了，你应该了解硬件的编译原理和操作系统，因为现在深度学习广泛应用于并行处理。 如果你对硬件不熟悉，如何才能用有限的资源实现更好的算法。 还有很多关于虚拟机、GPU、TPU的硬件知识。 看到我上面列出的研究领域，可能需要几个月的时间才能对每个领域有一个粗略的了解。 以这些为基础是否正确？ 答案是否定的。

我们应该从案例入手，用最好的方法去实现应用，然后回过头来优化，不断完善和完善基础。