Question

人工智能主要是学习什么技术？

都需要学习哪些技术呢？

Answer 1

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；

1、从基础学科来分析

人工智能主要得学习数学，计算机，算法，心理学，统计学，概率学。当然这些主要是基础的。要想深造还得涉猎更多的垂直行业，比如社会学领域的人工智能就离不开社科，经济学领域的人工智能离不开财经等等。

2、人工智能的方向

§机器学习

§深度学习

§模式识别

§计算机视觉

等等。不展开了，自己百度。

3、人工智能前景广阔

人工智能已经列入国家中长期发展规划。未来，不对，现在人工智能已经或正在渗入生产生活的方方面面。

目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。

需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

Answer 2

学习人工智能前要具备三个部分的基础知识，具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。

第一点数学基础

作为计算机科学的一个分支，人工智能的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。

主要掌握的数学知识包括如下内容:

线性代数（向量）和概率论
高等数学（微积分、矩阵等）
离散数学（集合论等）
统计学（聚类分析、回归分析、分布等）
算法相关（人工神经网络、决策树、分层聚类等）

第二点英语基础

因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好，很多技术文献资料都是外文的，如果想在这个方面有所成绩，就必须能够读懂英语资料。虽然英语水平不一定要达到四六级，但是要具备计算机英语基础，以后再慢慢学习专业的名词术语。

第三点编程技术

想学好人工智能，需要具备基础的编程能力，现在主流的JAVA/Python语都是要求掌握的，尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。

Answer 3

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，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，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，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。

Answer 4

①机器学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，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，但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种，而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西，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。

Answer 5

1.促进生产力提升 促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能 当然，人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景，这个过程还是相对比较复杂的，相信在当前产业互联网发展的大潮下，人工智能的落地应用会进一步提速
2.降低岗位工作难度 人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率 实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界，使得职场人在借助于人工智能技术的情况下，成为一名全面手
3.加速创新 人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义 创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础 人工智能加速创新可以体现在多个方面，比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。