Question

人工智能要学哪些技术？

Answer 1

1. 基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

2. 数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

3. 算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

4. 最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。
   

Answer 2

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

Answer 3

人工智能专业的核心课程有数学、物理学、计算机基础(如编程语言、操作系统、算法设计等)、人工智能基础、机器学习、控制学基础、自动语言识别等。

Answer 4

• 基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

• 数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

• 算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

• 最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。

Answer 5

• 基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

• 数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等补足了以上数学和数据挖掘基本知识，才可以正式进行机器学习算法原理的学习。

• 算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。

• 最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要的算法思想。