人工智能技术新手必备-人工智能技术新手必备知识

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术新手必备的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术新手必备的解答，让我们一起看看吧。

1. 初学者应该如何从零开始学习人工智能？
2. 想学人工智能需要哪些基础呢？

初学者应该如何从零开始学习人工智能？

能做AI的人都是 编程大牛转行 本身就有很好的编程基础 零基础学还是算了吧 怎么学都是半灌水 还不如老老实实先学几样编程语言找个工作来的实际 学AI等你技术有了一定沉淀后再转行吧

从零开始学习AI技术，可以找个培训学校来学习，ai专业是可以ps是差不多的技术。在培训学校里面老师会从基础开始教你，不但可以让你学会ai技术，ps和其他技术也都是可以学会的。

首先我并不推荐一开始就学习吴恩达的课程，吴恩达在coursera上最新的课程偏重于概念普及，而斯坦福吴恩达讲的CS229又偏重公式推导。事实上如果有编程基础，建议直接选择一个框架，建议tensor flow，你可以使用tensor flow里的keras 接口，结合斯坦福的CS231n, 来先做一个机器学习的Hello World--mnist。tensor flow上有101。

而后，当你真正试图去写一个自己的深度学习程序时，你会需要一些前置知识，Bengio参与编写的深度学习这本书目录会给你一个系统性的全局性的视角，让你开始系统的学习人工智能和补充必需的前置知识。

最后，在系统学习的过程中，开始自己的项目，始终学习必要的知识，而不是大而全。

编程零基础？数学(统计学，概率论，线性代数)零基础？如果都是的话，难度很大。说真的，学人工智能没点数学基础还是趁早放弃吧，就算你真的找到了一份人工智能的相关工作，如果你想深入的时候，还是必须得要数学基础。说白了，人工智能其实就是在研究优化算法，算法肯定就离不开数学了。而且，人工智能涉及的领域也很广，语音，自然语言，大数据，机器视觉。要先确定一个方向再去学习，可以选择大数据或者机器视觉，但机器视觉，还需要图像处理方面的知识，好好加油。

想学人工智能需要哪些基础呢？

学人工智能需要哪些基础？

最近两年人工智能大火，很多企业和人才考虑转型人工智能，那么学人工智能需要哪些基础呢？

人工智能是当下很火的显学，英文缩写为AI。被认为是二十一世纪三大尖端技术之一，其他两个技术是基因工程和纳米科学，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

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、[_a***_]、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，时下热炒的大数据和阿尔法GO大战李世石，其背后都有人工智能的影子。

学习人工智能，主要掌握：概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学，同时也要学习高等数学微积分、线性代数，另外编程工具，例如：matlab，spss，C++或J***a也必不可少。

实际说不好听的，任何人都是为了收入更高，职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树，最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱，那么怎么赚钱，无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么？答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手，什么项目直接找到对应的人工智能案例，迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建，遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络，人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络，如果这个神经元距离你学习的目的太远，迟迟得不到正向的激励，那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标，就是用40行左右的大量案例和实验，来高速迭代学习人工智能的案例，另外只有大量的案例练习和实践，才能对基础知识有深刻的认识。正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的：机器学习，深度学习，神经元算法。傅里叶变换，小波算法，时间序列，甚至初级的高等代数，概率论等。计算机语言方面的：因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍，所以csh,bsh要会，那么标准c,c++也应该了解。而python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来。

学完软件肯定你觉得这是不是基础呢？错了，硬件你应该了解编译原理，和操作系统，因为现在深度学习大量应用到了并行处理，你对硬件不熟悉，怎么能在有限的***下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。看到上面我列出的学习领域，也许光初略的了解一下每样都要几个月时间。把这些作为基础是正确的么？答案是否定的。

我们应该用案例切入，用最好的方法来实现应用，再回头优化当中不断实现基础的完善和提高。

需要必备的知识有: 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以zhidao小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介: 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智回能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科答学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

到此，以上就是小编对于人工智能技术新手必备的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术新手必备的2点解答对大家有用。

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