学习人工智能都需要学什么?
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人工智能是一个包含很多学科的交叉学科,你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学,要有一定的哲学基础,有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上:
首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;
当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;
算法很多需要时间的积累。
然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:
1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
首先你需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析;
其次需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;
当然还有各个领域需要的算法,比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;
算法很多需要时间的积累。
然后,需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件,一些电类基础课必不可少;
人工智能一般要到研究生才会去学,本科也就是蜻蜓点水看看而已,毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的,但同时很多事物都是相通的,你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通,很容易。在这中间关键是要有自己的思考,不能人云亦云。毕竟,人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python,因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习:
1、斯坦福大学公开课 :机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action
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需要掌握和学习的就是编程语言,毕竟算法的实现还是需要编程的,推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展,就学习Java,而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然,只掌握一门编程语言是不够的,因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式,即采用多种编程软件及语言组合使用,在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++,此外还有MATLAB、VC++等,总之一句话,编程是必不可少的一项技能,需要我们花费大量时间和精力去掌握。
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我们需要一定的数学基础,如:高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问,我学习人工智能为什么要有数学基础呢?二者看似毫不相干,实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化,概率论能让我们懂得如何描述统计规律,此外还有许多其他数学科目,这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
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你需要补习数学知识,你是零基础的话,就先将高等数学基础知识学透,从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门,只有基础有了,才会层层积累,不能没有逻辑性的看一块学一块。也有人有疑惑,为什么人工智能需要数学相关的知识呢?因为数学知识一直贯穿在人工智能深度学习各个模型当中,理解公式的原理和应用,以及公式的推导过程,帮助各种神经网络的参数调整,才能灵活运用创造新的算法模型。
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人工智能主要应用的编程语言就是python,因此想要入行人工智能的可以先从python学起,相对于其他编程来说,python比较简单易学。数据库的学习也是不可忽视的,不管你是想入行人工智能还是其他编程,数据库的学习是必不可少的。实践,毕竟我们学习人工智能并不只是想要单纯的掌握这个理论,而是为了找一份好工作,所以真实的商业项目实战也是非常重要的。
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