人工智能专业需要学习什么知识？
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人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。
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图为信息科技（深圳）有限公司
2020-11-19 广告
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论; 2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库; 3.编程语言基础：C/C++、Python、Java; 4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SV...
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学习python语言，还是听推荐学习的
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掌握 Python 编程技术
Python的语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。风格统一，非常优美.而且内置了很多高效的库，打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行. 而且从桌面应用,web开发,自动化测试运维，爬虫，人工智能，大数据处理都能做，所以首先掌握Python编程技术是学习人工智能的必要条件
框架及数据处理
能够解析常用的数据格式，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等。
高等数学等
学好高等数学也是学习人工智能的必备条件之一，学习目的在于，理解数学知识体系在深度学习中的应用，可以读懂深度学习中常用的数学函数公式，能够用Python编程实现常用的数学算法。
深度学习理论部分
深度学习理论部分是课程中最多也最重要的部分，包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、注意力机制等等技术，由于学习的项目太多我就不一一列举。
Python的语法非常接近英语,去掉了传统的C++/Java使用大括号来区分一个方法体或者类的形式，而是采用强制缩进来表示一个方法或者类。风格统一，非常优美.而且内置了很多高效的库，打个比方，同样一项工作C语言可能要1000行，java要100行，python可能只要10行. 而且从桌面应用,web开发,自动化测试运维，爬虫，人工智能，大数据处理都能做，所以首先掌握Python编程技术是学习人工智能的必要条件
框架及数据处理
能够解析常用的数据格式，对数据或图片进行标注、旋转、缩放、噪点处理等。
高等数学等
学好高等数学也是学习人工智能的必备条件之一，学习目的在于，理解数学知识体系在深度学习中的应用，可以读懂深度学习中常用的数学函数公式，能够用Python编程实现常用的数学算法。
深度学习理论部分
深度学习理论部分是课程中最多也最重要的部分，包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、注意力机制等等技术，由于学习的项目太多我就不一一列举。
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人工智能专业需要学习微积分，线性代数等数学知识，还需要学习一些前沿算法。
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