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学习人工智能应该先学什么

时间:2023-11-30 本站 点击:1

导读:今天首席CTO笔记来给各位分享关于学习人工智能应该先学什么的相关内容,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

1、学习人工智能一般需要学习哪些内容?2、人工智能需要什么基础?3、学人工智能先要学什么?4、学习人工智能主要学习哪些课程?5、学人工智能需要什么基础?6、人工智能要学哪些东西

学习人工智能一般需要学习哪些内容?

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:

首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;

其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;

当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;

算法很多需要时间的积累。

然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少;

人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。

刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。

人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:

1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程

2、数据分析竞赛kaggle

3、Deep learning-author Joshua Bengio

机器学习书单python实战编程

1、Python for Data Analysis

2、SciPy and NumPy

3、Machine Learning for Hackers

4、Machine Learning in Action

人工智能需要什么基础?

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。

学人工智能先要学什么?

想学人工智能首先应该了解人工智能。

人工智能的定义,核心,现在的发展状况,趋势,前景。这些基础的认知还是要有的。

还有人工智能的基础入门就是先要学会python这门语言。

python派森是一种高级的编程语言,简单易学,开源,在计算机领域所有的关于程序代码的专业都与python有关系,所以它也是人工智能的基础语言。学好python入门是关键,入门知识不需要老师自己在网上找资料就可以我推荐你去尚学堂的官网上学习,里面有免费的视频入门资料,而且还可以免费试学。如果你是在找不到的话可以关注我,留言个我,我会把入门的视频资料发给你。

学习人工智能主要学习哪些课程?

人工智能的学习,简单点来说,就是有3点,做到就相当于学会了人工智能,然后找工作实习就可以了。

第一点学好数学知识

人工智能就是计算机科学的一个分支,不过也有借助其他计算机技术的时候,它和计算机的主要组成部分非常相似,差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合,硬件就是实实在在可以看见,可以触碰到的物品,而软件则是在内部运行的,是一种可以对硬件进行控制,实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。

程序设计就是一大堆的英文字母,被组合在一起,表达一种独有的信息,不过除了这些还会需要到数学知识,虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少,不过随着程序越复杂,用到的数学知识就会越多,比如逻辑思维、数据结构、算法等等。

第二点学习编程语言

人工智能编程语言有一个共同的特点,那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的;它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此,用这些语言编写的程序,在现代计算机环境中,无论是解释或编译执行,往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时,将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量),使系统性能下降到难以容忍的地步。

第三点实战

理论知识只是理论知识和实际运用是两回事,拥有再好的理论,不能实现在现实中,也是没有用的,所以基础知识学完后就需要进行实习了,把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍,会得到不一样的理解。

学人工智能需要什么基础?

人工智能需要大量的知识储备,基础如下:

基础课程:先学完基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的:机器学习、深度学习、神经元算法、傅里叶变换、小波算法、时间序列、初级的高等代数和概率论等;计算机语言方面:标准的c语言;硬件:了解编译原理、操作系统,因为现在深度学习大量应用到了并行处理,对硬件不熟悉,就不能在有限的资源下实现更好的算法。

人工智能要学哪些东西

学人工智能,需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。

需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言:毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

top域名认为人工智能门槛比较高,需要积累,如果你有这方面的天赋,可以去尝试。

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