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人工智能入門需要學(xué)什么東西(人工智能入門需要學(xué)什么東西和技能)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能入門需要學(xué)什么東西的問題,以下是小編對(duì)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:
一、人工智能需要什么基礎(chǔ)?
門檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
我們應(yīng)該了解過,無論對(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),通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的,所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門的必修課程!
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。
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
門檻二、英語水平
我這里說的英語,不是說的是英語四六級(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)的英語水平。
門檻三、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、數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。
二、學(xué)習(xí)人工智能主要學(xué)什么內(nèi)容?
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;
3.編程語言基礎(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、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能從誕生以來,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,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類智慧的“容器”。目前來看,現(xiàn)在學(xué)習(xí)人工智能是一個(gè)很好的時(shí)機(jī)!
三、自學(xué)人工智能需要學(xué)那些專業(yè)知識(shí)
一、人工智能是一個(gè)綜合學(xué)科,如樓上所說。而其本身又分為多個(gè)方面如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器視覺、機(jī)器人等。一個(gè)人想自學(xué)所有人工智能方面并不是很容易的一件事。對(duì)于你想知道人工智能在編程方面需要多深的要求。怎么說好呢?zé)o論C++還是匯編他都是一門語言主要會(huì)靈活運(yùn)用。大多機(jī)器人仿真都用的混合編程模式,也就是運(yùn)用多種編程軟件及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補(bǔ)語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬件接口及windos銜接方面比較突出,MATLAB在數(shù)學(xué)模型計(jì)算方面比較突出。如果單學(xué)人工智能算法的話prolog足以,如果想開發(fā)機(jī)器仿真程序的話VC++ MATLAB應(yīng)該多學(xué)習(xí)點(diǎn)。對(duì)于你想買什么書學(xué)習(xí)。我只能對(duì)我看過的書給你介紹一下,你再自己酌量一下。
1.人工智能算法方面:《人工智能及其應(yīng)用》第三版、人工智能與知識(shí)工程。這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡(jiǎn)單并且全面點(diǎn)。這類書其實(shí)很多可是。大多內(nèi)容都是重復(fù)的所以買一到兩本即可。
2.機(jī)器視覺算法方面:《機(jī)器視覺算法與應(yīng)用》這本書講的大多都是工業(yè)化生產(chǎn)中機(jī)器視覺應(yīng)用。從內(nèi)容來說并不是很簡(jiǎn)單,建議不要當(dāng)入門教材來學(xué)習(xí)。
3.機(jī)器人方面:新版《機(jī)器人技術(shù)手冊(cè)》日譯的書,可能這是我當(dāng)初在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)里找到唯一一本比較全面實(shí)用的機(jī)器人方面的書。這本書由基礎(chǔ)到應(yīng)用以及一些機(jī)器人實(shí)際問題上講述得很全面。強(qiáng)烈建議買一本。
二、學(xué)習(xí)人工智能AI需要下列最基礎(chǔ)的知識(shí):
1.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)過程,離散數(shù)學(xué),數(shù)值分析。
2.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。
3.需要掌握至少一門編程語言,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。
人工智能一般要到研究生才會(huì)去學(xué),本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已,畢竟需要的基礎(chǔ)課過于龐大。
四、人工智能需要學(xué)習(xí)哪些課程?
人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)的主要課程有認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)、人類的記憶與學(xué)習(xí)、語言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程等。人工智能專業(yè)是中國(guó)高校人才計(jì)劃設(shè)立的專業(yè),旨在培養(yǎng)中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用型人才,推動(dòng)人工智能一級(jí)學(xué)科建設(shè)。
以上就是關(guān)于人工智能入門需要學(xué)什么東西相關(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(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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