人工智能有哪些(學習人工智能要準備哪些)
1.學習人工智能要準備哪些基礎知識
需要必備的知識有： 1、線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？ 2、概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？ 3、數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？ 4、最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？ 5、信息論：如何定量度量不確定性？ 6、形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？ 7、線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？人工智能簡介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。
2、它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。 人工智能涉及的學科： 哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結(jié)構學與科學發(fā)展觀。
2.人工智能都學習哪些方面的知識
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。
門檻一、數(shù)學基礎
我們應該了解過，無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言，其實核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，所以數(shù)學成為了人工智能入門的必修課程！
數(shù)學技術知識可以分為三大學科來學習：
1、線性代數(shù)，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多；
2、高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數(shù)估計等等。
提到概率與數(shù)理統(tǒng)計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計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。對于算法的設計和改進工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當拿到現(xiàn)成的算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統(tǒng)計學相關基礎
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（協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score）
顯著性檢驗（t檢驗、z檢驗、卡方檢驗）
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，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的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化方面的應用。
人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵！
3.自學人工智能需要學那些專業(yè)知識
需要數(shù)學基礎：
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。數(shù)學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識。線性代數(shù)將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。
需要算法的積累：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言：
比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。
4.研究人工智能的知識需要哪些基礎知識
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，你要有一定的哲學基礎，有科學方法論作保障。
這些學科的每一門都是博大精深的，但同時很多事物都是相通的，你學了很多知識有了一定的基礎的時候再看相關知識就會觸類旁通，很容易。在這中間關鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學科，如果你對人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對人工智能豐富而深刻的討論。
5.人工智能專業(yè)需要學習什么知識
1.基礎數(shù)學知識：線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學、圖論；2.基礎計算機知識：操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構、數(shù)據(jù)庫；3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java;4.人工智能基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區(qū)別等內(nèi)容；5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等。
我們知道，目前國家也相繼出臺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，所以越早學習就越有就業(yè)優(yōu)勢。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)，對于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(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的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
目前來看，現(xiàn)在學習人工智能是一個很好的時機！學習人工智能，就來北京尚學堂。
6.求關于人工智能知識入門
1.首先選擇一門語言
比如：Python、R,
2.再其他的就是你選擇一個方向
比如：
3.就是一個系統(tǒng)性的學習對你學完后的一個目的
第一階段：Python工具庫實戰(zhàn)
學習安排：2周快速入門Python語言，掌握機器學習與數(shù)據(jù)挖掘必備Python庫，全稱代碼實戰(zhàn)！使用 notebook 一步步分模塊演示 Python 必備基礎功能。詳細介紹與演 Python 數(shù)據(jù)科學必備四大庫為后續(xù)機器學習與數(shù)據(jù)挖掘打下基礎，全程通俗解讀，代碼實戰(zhàn)！
第二階段：Python網(wǎng)絡爬蟲
第三階段：機器學習入門篇
第四階段：機器學習提升篇
第五階段：數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)
第六階段：深度學習-網(wǎng)絡與框架篇
第七階段：深度學習-項目實戰(zhàn)篇
選修1:Python數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析
選修2:Python Web框架Flask實戰(zhàn)系列
其他的就是是否你有基礎，高數(shù)、英語、編程基礎，估計你問這個問題是沒有任何的編程基礎的，想學，是否有決心和恒心來長期的學習，畢竟這是一個抉擇，說不定以后你就從事這個行業(yè)了，碼字結(jié)束?。?！
7.自學人工智能需要學那些專業(yè)知識
當下，人工智能成了新時代的必修課，其重要性已無需贅述，但作為一個跨學科產(chǎn)物，它包含的內(nèi)容浩如煙海，各種復雜的模型和算法更是讓人望而生畏。
對于大多數(shù)的新手來說，如何入手人工智能其實都是一頭霧水，比如到底需要哪些數(shù)學基礎、是否要有工程經(jīng)驗、對于深度學習框架應該關注什么等等。那么，學習人工智能該從哪里開始呢？人工智能的學習路徑又是怎樣的？本文節(jié)選自王天一教授在極客時間 App 開設的“人工智能基礎課”，已獲授權。
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今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數(shù)學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識，具體來說包括： 線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？信息論：如何定量度量不確定性？形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？ 想要有關于人工智能的相關資料的 可以私聊我獲取哦。
