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人工智能專業(yè)技能有哪些（人工智能專業(yè)技能有哪些專業(yè)）

發(fā)布時間：2023-03-10 02:25:12 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1274 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能專業(yè)技能有哪些的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、人工智能專業(yè)主要學什么好就業(yè)嗎
2、人工智能專業(yè)學什么
3、人工智能包含的能力有哪些?
4、人工智能學什么？

人工智能專業(yè)技能有哪些（人工智能專業(yè)技能有哪些專業(yè)）

一、人工智能專業(yè)主要學什么好就業(yè)嗎

在填報高考志愿時，有小伙伴比較關(guān)心人工智能專業(yè)就業(yè)前景怎么樣?下面是由編輯為大家整理的“人工智能專業(yè)主要學什么好就業(yè)嗎”。

人工智能專業(yè)要學哪些課程

數(shù)學基礎(chǔ)課程：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析等。

算法基礎(chǔ)課程：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學科，人工智能專業(yè)的主要領(lǐng)域是：機器學習、人工智能導(dǎo)論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

人工智能專業(yè)的就業(yè)前景

人工智能是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，現(xiàn)在及未來對人才的需求量很大。和其他技術(shù)崗位相比，人工智能的人才少，競爭低，工資相對高。所以現(xiàn)在是進入人工智能領(lǐng)域的好時機。人工智能是目前最受互聯(lián)網(wǎng)界和市場關(guān)注的新技術(shù)。全球主要互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均在向人工智能方向轉(zhuǎn)型，并大幅增加相關(guān)科研、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用布局方面的投入。

人工智能將大幅改善依賴勞動力創(chuàng)造的勞動密集型、簡單重復(fù)性的傳統(tǒng)經(jīng)濟運行模式，并依托此經(jīng)濟模式構(gòu)建萬物互聯(lián)、智能協(xié)同的產(chǎn)業(yè)體系，打造國際領(lǐng)先的智能社會。人工智能將實現(xiàn)提升效率、降低成本的發(fā)展。

人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以，從大的發(fā)展前景來看，人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。

人工智能專業(yè)就業(yè)方向

1、機器人設(shè)計、制作相關(guān)方向

學習人形機器人相關(guān)技術(shù)和知識，可以成為當今和以后國家急需的機器人人才，系統(tǒng)了解機器人結(jié)構(gòu)、應(yīng)用和設(shè)計開發(fā)，培養(yǎng)科學的工科思維方式，激發(fā)興趣、自由發(fā)揮創(chuàng)作、培養(yǎng)溝通、協(xié)調(diào)、專注能力。

2、基于AI相關(guān)知識和技能的各個工種方向

利用AI和機械臂的結(jié)合，可以培養(yǎng)動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業(yè)方向;AI技工需要掌握輕工業(yè)設(shè)備的使用和維護。

3、編程相關(guān)的方向

通過學習機器人編程課程，你能領(lǐng)悟或培養(yǎng)出工程結(jié)構(gòu)思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應(yīng)用技能，部分優(yōu)秀的學生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。

4、新制造和新設(shè)計相關(guān)方向

3D打印是未來新制造的基石技術(shù)， 3D打印相關(guān)技術(shù)，將為你打開一扇通往新制造、新設(shè)計的就業(yè)大門。不管以后你是上班還是自主創(chuàng)業(yè)，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。

二、人工智能專業(yè)學什么

人工智能專業(yè)學什么

人工智能專業(yè)學什么，這一兩年是人工智能專業(yè)開始朝專門化發(fā)展的前兩年，這是一個屬于人工智能的時代。世界許多國家都在加緊人工智能方面的研究，人工智能已經(jīng)列入國家中長期發(fā)展規(guī)劃。

人工智能專業(yè)學什么1

人工智能是一個包含很多學科的交叉學科，你需要了解計算機的知識、信息論、控制論、圖論、心理學、生物學、熱力學，要有一定的哲學基礎(chǔ)，有科學方法論作保障。人工智能學習路線最新版本在此奉上：

首先你需要數(shù)學基礎(chǔ)：高等數(shù)學，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程，離散數(shù)學，數(shù)值分析；

其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法；

當然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；

1、從基礎(chǔ)學科來分析

人工智能主要得學習數(shù)學，計算機，算法，心理學，統(tǒng)計學，概率學。當然這些主要是基礎(chǔ)的。要想深造還得涉獵更多的垂直行業(yè)，比如社會學領(lǐng)域的人工智能就離不開社科，經(jīng)濟學領(lǐng)域的人工智能離不開財經(jīng)等等。

2、人工智能的`方向

§機器學習

§深度學習

§模式識別

§計算機視覺

等等。不展開了，自己百度。

3、人工智能前景廣闊

人工智能已經(jīng)列入國家中長期發(fā)展規(guī)劃。未來，不對，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)或正在滲入生產(chǎn)生活的方方面面。

目前人工智能專業(yè)的學習內(nèi)容有：機器學習、人工智能導(dǎo)論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網(wǎng)、博弈論等。

需要的前置課程主要有，信號處理，線性代數(shù)，微積分，還有編程（有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)）從上面的專業(yè)課程內(nèi)容來看，需要掌握的人工智能相關(guān)的知識內(nèi)容還是很多的。

從專業(yè)的角度來說，機器學習、圖像識別、自然語言處理，這其中任何一個都是一個大的方向，只要精通其中一個方向，就已經(jīng)很厲害了。所以不要看內(nèi)容很多，有些你只是需要掌握，你需要選擇的是一個方向深入研究。其實嚴格來說，人工智能不算難學，但是也不是輕輕松松就能學會的，需要有一定的數(shù)學相關(guān)的基礎(chǔ)，同時還有一段時間的積淀。

人工智能專業(yè)學什么2

首先，從當前的技術(shù)發(fā)展趨勢來看，人工智能專業(yè)的發(fā)展前景還是非常廣闊的，當前不論是云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)，還是物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，最終的發(fā)展訴求之一都是智能化，而智能化也是諸多技術(shù)體系實現(xiàn)價值增量的重要環(huán)節(jié)，所以人工智能當前也是科技研發(fā)的一個重點領(lǐng)域。

雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展對于整個科技領(lǐng)域都有非常重要的意義，而且人工智能技術(shù)的發(fā)展對于產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新也有非常多的影響，但是由于人工智能技術(shù)本身涉及到的內(nèi)容非常多，而且難度也比較高，所以人工智能技術(shù)的發(fā)展必然會經(jīng)歷一個長期的過程。

雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展需要一個過程，但是當前隨著各大科技公司紛紛開放自身的人工智能平臺，當前人工智能的行業(yè)生態(tài)也有了一定的規(guī)模，相信在5G通信的推動下，未來人工智能領(lǐng)域也會迎來一個更好的發(fā)展環(huán)境。

從人才需求趨勢來看，由于人工智能領(lǐng)域依然處在發(fā)展的初期，所以當前人工智能領(lǐng)域的人才需求依然比較重視高端研發(fā)型人才，所以當前選擇人工智能專業(yè)，最好考慮讀一下研究生，這會明顯提升自身的就業(yè)競爭力。

從大的發(fā)展趨勢來看，在人工智能技術(shù)逐漸開始落地應(yīng)用之后，產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域會釋放出大量高端應(yīng)用型人才的需求，所以如果沒有讀博的計劃，當前可以重點考慮一下專碩，專碩的人才培養(yǎng)規(guī)模會逐漸擴大，所以選擇專碩也會更容易考研成功。

最后，對于本科生來說，在學習人工智能技術(shù)的過程中，一定要重視開發(fā)能力的提升，同時要選擇一個自己的主攻領(lǐng)域，雖然當前計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域已經(jīng)匯集了大量的學生，但是這兩個領(lǐng)域往往也有更好的學習體驗。

三、人工智能包含的能力有哪些?

隨著5G的商業(yè)化逐步落地，越來越多的領(lǐng)域加入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實施智能化升級。特別是題主所列舉的工業(yè)領(lǐng)域，就是謀求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先鋒。

特別是2020年新冠疫情爆發(fā)以來，由于供應(yīng)鏈斷裂和防疫管理不善所導(dǎo)致企業(yè)停工甚至是破產(chǎn)的例子不在少數(shù)。而對那些熬過艱難時刻的企業(yè)而言，想要在疫情常態(tài)化的背景下重塑核心競爭力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為了不可或缺的手段。

與傳統(tǒng)的經(jīng)營模式相比，實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠給企業(yè)帶來巨大的價值，包括提高生產(chǎn)效率、減少人力成本、加速產(chǎn)品迭代、優(yōu)化管理流程、加強制造自動化程度等等，真正起到降本增效的作用。此外，數(shù)字化程度的提高，也大大提高了企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中各種風險的監(jiān)測能力，避免造成相關(guān)損失。

當然，以上只是物聯(lián)網(wǎng)對于某一個領(lǐng)域所創(chuàng)造的價值，同理，在面對智慧農(nóng)業(yè)、智慧交通、智能家居等行業(yè)時，一樣可以利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來實現(xiàn)更智能和更便捷的功能，例如氣候傳感器和溫濕度傳感器可自行檢測分析當前數(shù)據(jù)是否符合農(nóng)作物生長需求，并聯(lián)動灌溉或保溫系統(tǒng)進行干預(yù)，確保作物最佳生長環(huán)境。（了解更多智慧人臉識別解決方案，歡迎咨詢漢瑪智慧）

人工智能專業(yè)技能有哪些（人工智能專業(yè)技能有哪些專業(yè)）

不知道大家有沒有細心發(fā)現(xiàn)，其實現(xiàn)在很多物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已經(jīng)深入到我們生活各個部分。比如說共享單車，自助掃碼騎行，騎完以后鎖車付費走人，這個能很好地解決大家短途出行效率。還有就是應(yīng)用在汽車上，專業(yè)術(shù)語叫車聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在很多10幾萬的車都具備遠程監(jiān)控的功能。比如說通過app遠程啟動車子，通過app查看車子的狀態(tài)，當前在什么位置，還能根據(jù)你的行駛里程和機油壽命提醒你去保養(yǎng)等等。類似的例子還有很多，比如說智能家居產(chǎn)品，小家電產(chǎn)品。有些應(yīng)用雖然感覺是雞肋，這些都是他們跑馬圈地的結(jié)果，先把市場占下來，再慢慢更新迭代產(chǎn)品。但不可否認的事，大家確實能感覺到物聯(lián)網(wǎng)潛在的巨大價值，生怕自己錯過一個億。

從種種跡象也反映了物聯(lián)網(wǎng)一定是個發(fā)展的趨勢?？偟膩碚f，其實物聯(lián)網(wǎng)可以和任何一個行業(yè)進行融合，讓傳統(tǒng)的產(chǎn)品更加智能高效。而我們漢瑪智慧也在一直努力研發(fā)，爭取為大家提供更多更優(yōu)質(zhì)的智慧解決方案，讓我們的生活更加的便捷，讓科技未來更指日可待！

四、人工智能學什么？

作為一名計算機專業(yè)的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，人工智能專業(yè)屬于計算機大類專業(yè)之一，雖然是新興專業(yè)，但是由于當前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景比較廣闊，同時一系列人工智能技術(shù)也進入到了落地應(yīng)用的階段，所以當前人工智能專業(yè)也是熱點專業(yè)之一。

人工智能專業(yè)有三個特點，其一是多學科交叉，涉及到計算機、數(shù)學、控制學、經(jīng)濟學、神經(jīng)學、語言學等諸多學科，因此整體的知識量還是比較大的，其二是學習難度較大，人工智能本身的知識體系尚處在完善當中，很多領(lǐng)域還有待突破，其三是實踐場景要求高。

基于這三個特點，要想在本科階段有較好的學習效果，要有針對性的解決方案。針對于多學科交叉的情況，在大一期間一定要多做加法，尤其要重視編程語言的學習，基于編程語言來打開計算機技術(shù)大門，進而學習機器學習，而機器學習則被稱為是打開人工智能技術(shù)大門的鑰匙。

其三是要重視為自己營造一個較好的交流和實踐場景，這對于學習效果有較大的影響，建議在大一、大二期間積極參加人工智能相關(guān)的課題組。在選擇課題組的時候，要考慮到自己的興趣愛好、課題周期、實踐資源等因素，從這個角度來看，學校的科研資源對于人工智能專業(yè)的同學有較大的影響。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

很榮幸曾經(jīng)參加過一次江蘇省人工智能論壇，論壇上認真聆聽了行業(yè)大佬周志華教授的報告，受益匪淺，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學部分：

數(shù)學分析、高等數(shù)學、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化方法、數(shù)理邏輯。

其次是學科基礎(chǔ)課程：

人工智能導(dǎo)引、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析、程序設(shè)計基礎(chǔ)、人工智能程序設(shè)計、機器學習導(dǎo)論、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)。

專業(yè)方向課程：

泛函分析、數(shù)字信號處理、高級機器學習、計算方法、控制理論方法、機器人學導(dǎo)論、多智能體系統(tǒng)、分布式與并行計算。

專業(yè)選修課課程：

數(shù)學建模、矩陣計算、隨機過程、組合數(shù)學。博弈論及其應(yīng)用、時間序列分析、編譯原理、隨機算法、數(shù)據(jù)庫概論。

這是南京大學人工智能學院本科生四年的課程安排，看起來課程非常多，但這是一個培養(yǎng)體系，現(xiàn)在國內(nèi)只有南京大學針對人工智能專業(yè)開設(shè)了如此系統(tǒng)的培養(yǎng)方案，專業(yè)涉及人工智能的各個領(lǐng)域方向。學生可以根據(jù)自己的興趣愛好，選擇想要學習的領(lǐng)域方向。

如果你已經(jīng)畢業(yè)，想要轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)，那么下面這套課程可能比較適合你：

1.莫煩python教程（百度可搜）： 莫煩python有很多專欄，可以學習到python基礎(chǔ)、以及人工智能相關(guān)的軟件框架教程，包括相關(guān)人工智能相關(guān)的一些實戰(zhàn)小項目。

2.吳恩達機器學習（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能機器學習理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學習

3.吳恩達卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習理論部分，非常適合零基礎(chǔ)的小白學習

4.李飛飛CS231n（網(wǎng)易云課堂）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎(chǔ)的學習者。

5.吳恩達cs229（blibli）： 人工智能深度學習和機器學習理論，適合有一定基礎(chǔ)的學習者。

這些基礎(chǔ)課程學會了，可能就算是跨入了半個門檻，當然面試的時候還欠缺實戰(zhàn)經(jīng)驗，于是你可以去kaggle或者天池參加一些比賽，有了這些比賽經(jīng)驗，簡歷上也算是多了一塊實戰(zhàn)經(jīng)驗，增加了你的面試成功率。最后，不要參加什么培訓(xùn)機構(gòu)區(qū)培訓(xùn)，既花錢又學不到什么東西，最后畢業(yè)還會給你簡歷造假，得不償失，我給你推薦的這些課程絕對比市面上99.99%的培訓(xùn)機構(gòu)課程靠譜！

接下來文章會側(cè)重在以下幾方面

1、零基礎(chǔ)如何進行人工智能的自學（以找工作為目的），包括路徑規(guī)劃，怎么學等等。

2、我的個人感悟，關(guān)于轉(zhuǎn)行、工作、創(chuàng)業(yè)、希望能給大家一些啟發(fā)。

3、好的學習資源分享

先說一下個人背景，一本，經(jīng)濟學畢業(yè)，上學時從未學過編程。我這里指的零基礎(chǔ)指的是，沒有編程基礎(chǔ)、沒有數(shù)學基礎(chǔ)（數(shù)學需要一些基本的，如果沒有，后續(xù)也會幫助大家的）。

剛畢業(yè)第一年時，迷茫，不知道做什么。

第一階段：邊工作邊自學爬蟲，失敗

畢業(yè)一年后，覺得編程可能是自己想要的，所以開始自學編程。

最開始學的是爬蟲，python語言。每天學6個小時，一周五到六天。學了4個月后，去面了五六家企業(yè)，沒有成功。原因是爬蟲的知識夠，可是計算機的基礎(chǔ)太薄弱。什么算法、計算機網(wǎng)絡(luò)這些，統(tǒng)統(tǒng)沒學。因為我當時是完全自學，沒有人帶，導(dǎo)致我也不知道要學這些。第一階段，失敗，說實話，有點氣餒，那可是每天沒日沒夜的學習啊，最后卻換來一場空?？墒巧钸€得繼續(xù)，怨天尤人有什么用。

第二階段：邊工作邊自學人工智能，成功

面試失敗后，考慮了要把編程基礎(chǔ)學一下再去面試，還是學點別的。我的決定是學人工智能，當時對這個比較感興趣。好了，又是學了半年多，每天學6個小時，一周6天。從機器學習學到深度學習再學回機器學習。面試，成功地去公司從事機器學習深度學習方面的基礎(chǔ)工作。不過實力肯定沒有那些編程出身，數(shù)學、統(tǒng)計出身的人強，所以很多時候也是邊學邊做，打打雜。

其實我說的很簡單很輕松的樣子，但其中的艱辛只有自己是最清楚。所以我很希望通過我未來經(jīng)驗學習的分享，幫助大家少走一些彎路。

第三階段：自己干

現(xiàn)在，已從公司辭職，自己開發(fā)網(wǎng)站，做社群，開網(wǎng)店。就是覺得，其實編程也只是我的一個工具，這個人就是比較喜歡自己做點事情，編程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好點子，也歡迎隨時來找我哦。

十問十答：

1、零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學編程可以嗎？可以，要做好吃苦的準備。學習是個漫長的過程，你上班的話，能否保證一定時間的學習呢，這個是你要問自己的。我也是邊工作邊學習，不同的是，我工作很清閑，所以我基本可以在上班時間學習。如果你還在上學，恭喜你這是你最好的機會了。

2、該自學還是去培訓(xùn)班？我覺得自學就夠了，培訓(xùn)班真是又貴又水。這是我進過培訓(xùn)班的朋友告訴我的。其實你工作之后會發(fā)現(xiàn)，很多東西都是要自學的。如果你連自學都沒辦法自學的話，你又怎么能工作。而且，自學的效率會更高，當然前提是路徑不能錯。

3、轉(zhuǎn)行編程，就業(yè)率怎么樣？說實話，如果你不是編程出身的，要轉(zhuǎn)行編程其實是比較難的，畢竟人家4年的正統(tǒng)學習不是白學的。但這不意味著就沒辦法。找準目標，規(guī)劃好路徑，學習最必要的知識，這樣就有機會。但是，請做好學完仍找不到工作的心理準備。

4、最理想的自學環(huán)境是怎么樣的？清晰的學習路徑+自學+交流討論的環(huán)境+有人指導(dǎo)

5、人工智能零基礎(chǔ)可以學嗎？可以，但是比一般轉(zhuǎn)行編程的要難，因為要自學的東西更多，要求的門檻也會更高。這個后續(xù)會著重講到。

6、學人工智能需要數(shù)學嗎？不要因為數(shù)學而望而切步，數(shù)學是需要的，但沒有要求的高不可攀，通過必要的學習，是可以達到入門水準的。

7、以前沒接觸過編程，怎么辦？可以學習python，這真的是一門對零基礎(chǔ)的人來說很友好的語言了，其他的我不懂。

8、一般轉(zhuǎn)行編程的周期要多久？按我跟我周邊朋友的經(jīng)驗來看。一周5-6天，一天6小時學習時間，4-7個月，這應(yīng)該是比較正常的。

9、我是怎么堅持下來的？期間有很多次想要放棄，有的時候是真的看不懂，也沒人教，純自學，安裝個工具有什么時候就要安裝半天，不多說，都是淚啊。你的欲望有多強烈，就能有多堅持。

10、現(xiàn)在學編程還來得及嗎？永遠都來得及，學編程不一定是為了好工作，它更是一個全新的世界，你會發(fā)現(xiàn)很多對自己有幫助的東西。就算以后你不做這個，我相信這個學習的過程也會有所收獲。

這是我之后會寫的文章的大概目錄，大家可以參考一下。

以下系列是暫定的，一篇文章可能會寫成好幾篇。這個系列不僅僅以學習為目的，目的是為了達到機器學習的工作入門標準。并不簡單，但努力就有可能。網(wǎng)上的教程我看了很多，路徑大部分都沒有錯。只是我覺得第一，太貴，明明網(wǎng)上有很多免費的更好的資源。第二，練習的量遠遠不夠達到能去找工作的標準。

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（1）：機器學習的最佳學習路徑規(guī)劃（親身經(jīng)驗）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（2）：機器學習的知識準備（數(shù)學與python，附學習資源）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（3）：機器學習的知識準備（數(shù)學篇詳解）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（4）：機器學習的知識準備（python篇詳解）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（5）：機器學習的理論學習規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（6）：深度學習的理論學習規(guī)劃（附資源）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（7）：機器學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（8）：深度學習的實戰(zhàn)操作（附資源和代碼）

零基礎(chǔ)自學人工智能系列（9）：找工作篇，需加強的部分（類似數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法）

最后，我希望我能給大家樹立一些信心。不管你現(xiàn)在處于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。

首先我們需要一定的數(shù)學基礎(chǔ)，如：高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什么要有數(shù)學基礎(chǔ)呢？二者看似毫不相干，實則不然。線性代數(shù)能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統(tǒng)計規(guī)律，此外還有許多其他數(shù)學科目，這些數(shù)學基礎(chǔ)能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。

1、學習并掌握一些數(shù)學知識

高等數(shù)學是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)，一切理工科都需要這個打底，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別此類跟數(shù)據(jù)打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎(chǔ)

線性代數(shù)很重要，一般來說線性模型是你最先要考慮的模型，加上很可能要處理多維數(shù)據(jù)，你需要用線性代數(shù)來簡潔清晰的描述問題，為分析求解奠定基礎(chǔ)

概率論、數(shù)理統(tǒng)計、隨機過程更是少不了，涉及數(shù)據(jù)的問題，不確定性幾乎是不可避免的，引入隨機變量順理成章，相關(guān)理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統(tǒng)計學的基礎(chǔ)上的，比如貝葉斯分類器、高斯隱馬爾可夫鏈。

再就是優(yōu)化理論與算法，除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現(xiàn)成的公式，否則你將不得不面對各種看起來無解但是要解的問題，優(yōu)化將是你的GPS為你指路

有以上這些知識打底，就可以開拔了，針對具體應(yīng)用再補充相關(guān)的知識與理論，比如說一些我覺得有幫助的是數(shù)值計算、圖論、拓撲，更理論一點的還有實/復(fù)分析、測度論，偏工程類一點的還有信號處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2、掌握經(jīng)典機器學習理論和算法

如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜，并爭取掌握每一個經(jīng)典的機器學習理論和算法，我簡單地總結(jié)如下：

1) 回歸算法：常見的回歸算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），邏輯回歸（Logistic Regression），逐步式回歸（Stepwise Regression），多元自適應(yīng)回歸樣條（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散點平滑估計（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；

2) 基于實例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自組織映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；

3) 基于正則化方法：常見的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及彈性網(wǎng)絡(luò)（Elastic Net）；

4) 決策樹學習：常見的算法包括：分類及回歸樹（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest），多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）以及梯度推進機（Gradient Boosting Machine， GBM）；

5) 基于貝葉斯方法：常見算法包括：樸素貝葉斯算法，平均單依賴估計（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；

6) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機（SupportVector Machine， SVM），徑向基函數(shù)（Radial Basis Function ，RBF)，以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；

7) 聚類算法：常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；

8) 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則學習：常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；

9) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PerceptronNeural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射（Self-OrganizingMap, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；

10) 深度學習：常見的深度學習算法包括：受限波爾茲曼機（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Network）, 堆棧式自動編碼器（Stacked Auto-encoders）；

11) 降低維度的算法：常見的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回歸（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多維尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追蹤（ProjectionPursuit）等；

12) 集成算法：常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（GradientBoosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。

3、掌握一種編程工具，比如Python

一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。

4、了解行業(yè)最新動態(tài)和研究成果，比如各大牛的經(jīng)典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。

5、買一個GPU，找一個開源框架，自己多動手訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關(guān)的項目。

6、選擇自己感興趣或者工作相關(guān)的一個領(lǐng)域深入下去

人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領(lǐng)域的大牛，有所成就。

再回答第二個問題，人工智能到底是不是一項技術(shù)？

根據(jù)百度百科給的定義，人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

百度百科關(guān)于人工智能的定義詳解中說道：人工智能是計算機的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。

綜上，從定義上講，人工智能是一項技術(shù)。

希望能幫到你。

人工智能需要學習的主要內(nèi)容包括：數(shù)學基礎(chǔ)課學科基礎(chǔ)課，包括程序設(shè)計基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、人工智能導(dǎo)論、計算機原理、數(shù)字電路、系統(tǒng)控制等；專業(yè)選修課，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、深度學習以及認知科學、神經(jīng)科學、計算金融、計算生物學、計算語言學等交叉課程。

一、人工智能專業(yè)學什么

1.認知與神經(jīng)科學課程群

具體課程：認知心理學、神經(jīng)科學基礎(chǔ)、人類的記憶與學習、語言與思維、計算神經(jīng)工程

2.人工智能倫理課程群

具體課程：《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學基礎(chǔ)與倫理》

3.科學和工程課程群

新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學、神經(jīng)科學、認知心理學、信息科學等相關(guān)學科的實驗科學家和理論科學家的共同努力，尋找人工智能的突破點，同時必須要以嚴謹?shù)膽B(tài)度進行科學研究，讓人工智能學科走在正確、健康的發(fā)展道路上。

4.先進機器人學課程群

具體課程：《先進機器人控制》、《認知機器人》、,《機器人規(guī)劃與學習》、《仿生機器人》

5.人工智能平臺與工具課程群

具體課程：《群體智能與自主系統(tǒng)》《無人駕駛技術(shù)與系統(tǒng)實現(xiàn)》《游戲設(shè)計與開發(fā)》《計算機圖形學》《虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實》。

6.人工智能核心課程群

具體課程：《人工智能的現(xiàn)代方法I》《問題表達與求解》、《人工智能的現(xiàn)代方法II》《機器學習、自然語言處理、計算機視覺等》。

二、人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標及要求

以培養(yǎng)掌握人工智能理論與工程技術(shù)的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法、深度學習框架、工具與實踐平臺、自然語言處理技術(shù)、語音處理與識別技術(shù)、視覺智能處理技術(shù)、國際人工智能專業(yè)領(lǐng)域最前沿的理論方法，培養(yǎng)人工智能專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺。

探索實踐適合中國高等人工智能人才培養(yǎng)的教學內(nèi)容和教學方法，培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才。

三、人工智能專業(yè)簡介

人工智能專業(yè)是中國高校人計劃設(shè)立的專業(yè)，旨在培養(yǎng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才，推動人工智能一級學科建設(shè)。2018年4月，教育部在研究制定《高等學校引領(lǐng)人工智能創(chuàng)新行動計劃》，并研究設(shè)立人工智能專業(yè)，進一步完善中國高校人工智能學科體系。2019年3月，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，根據(jù)通知，全國共有35所高校獲首批「人工智能」新專業(yè)建設(shè)資格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果，“人工智能”專業(yè)成為熱門。

人工智能是一個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智能是很不容易的。

然后我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬，最后做出相應(yīng)操作的一種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以后想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智能所必須要掌握的一門編程語言。當然，只掌握一門編程語言是不夠的，因為大多數(shù)機器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面一般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之一句話，編程是必不可少的一項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。

人工智能現(xiàn)在發(fā)展得越來越快速，這得益于計算機科學的飛速發(fā)展?？梢灶A(yù)料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業(yè)的未來發(fā)展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業(yè)不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業(yè)所需要的技能才行。

，首先呢，如果你是在校大學生，想要以后從事人工智能專業(yè)相關(guān)工作，我這里給你分享下 南京大學人工智能學院院長周志華教授 曾經(jīng)在論壇上分享的南京大學人工智能專業(yè)本科生教育培養(yǎng)大綱的相關(guān)課程。

首先是基礎(chǔ)數(shù)學部分：

人工智能亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現(xiàn)人類智能的技術(shù)。通過醫(yī)學、神經(jīng)科學、機器人學及統(tǒng)計學等的進步，有些預(yù)測則認為人類的無數(shù)職業(yè)也逐漸被人工智能取代。

以上就是關(guān)于人工智能專業(yè)技能有哪些相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。