人工智能需要基础吗?
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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。
人工智能入门的三道门槛,都是一些必备的基础知识,所以不要嫌麻烦,打好基础很关键!
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。
人工智能入门的三道门槛,都是一些必备的基础知识,所以不要嫌麻烦,打好基础很关键!
朗深技术(长沙欧尼达)
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本回答由朗深技术(长沙欧尼达)提供
2021-10-26 · 学动漫、设计、电竞、电商、短视频、软件等
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首先,当前学习人工智能是不错的选择,随着人工智能技术的不断发展和应用,整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点,对于初学者来说,可以按照三个阶段来学习人工智能技术,分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。
学习人工智能可以选择专业的职业教育院校进行学习,所有的课程开设都是针对零基础同学的,学习起来的压力不会很大。
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首先,当前学习人工智能是不错的选择,随着人工智能技术的不断发展和应用,整个行业领域会释放出大量的相关人才需求。学习人工智能技术通常要根据自身的知识基础来选择一个学习切入点,对于初学者来说,可以按照三个阶段来学习人工智能技术,分别是基础知识阶段、人工智能平台阶段和实践阶段。
学习人工智能可以选择专业的职业教育院校进行学习,所有的课程开设都是针对零基础同学的,学习起来的压力不会很大。
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需要数学基础。其中都是数学运算只不过通过代码的形式呈现出来。
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这个最好是有些基础才好,要不然可能学不好的。
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