Question

人工智能需要什么基础？

Answer 1

• 数学方面技能的掌握取决于研究深度。人工智能并不依赖与任何编程语言，这意味着开发人员需要掌握处理数据相关的其他技术，其中包括了算法，代数和微积分。具备这些技能的重要性显而易见。同时我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程，其中的上下文联系，隐含意图以及所描述事物间的联系等等。这需要深入洞察人类的思维过程。

• 数学专业的学生更容易成为一名人工智能项目中的软件开发人员，因为他们已经具备了统计学的基础，而这对人工智能或机器学习是非常重要的。相反一名普通的软件开发人员不可能简单的通过某些Python库的运用就能解决实际问题。

• 统计学，数据建模，大数据，深度学习和递归神经网络等知识与一种或多种编程语言相结合，对于试图进入人工智能的开发人员来说是一个比较好的出发点。进而把实际问题从更高层次的角度抽象出来，从而使的计算机能够理解并进行处理。

• 良好的数学知识和数据科学的学术背景，通过不同方式（各种研讨会，个人博客等）跟上这个快速发展的领域。擅长处理大数据集。能够快速掌握机器学习的工具集并将其集成到更大的项目中。

• 对众多相关数学知识进行梳理，并建立自己的人工智能知识体系。比如， 了解数据类型，掌握机器学习，相关算法，决策树和神经网络。还要了解业界的知名项目（开源项目，Apache，谷歌，IBM，微软，R，Python等等）。

Answer 2

人工智能的话需要本科学历的基础。
首先要逻辑思维强。
再就是分析问题能力强。
数学成绩好。
物理知识扎实。

Answer 3

需要你熟练掌握网络系统的运用才行。

Answer 4

首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。
举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。
而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。