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。
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,以及最重要算法思想。
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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、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;
5.工具基础知识:opencv、matlab、caffe等。
我们知道,目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策,人工智能正处于发展的红利期,所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿,因此不管是上市企业,还是一些中小型企业,对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,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。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。目前来看,现在学习人工智能是一个很好的时机!
一般需要学习网络互联技术,Linux操作系统,C语言程序设计,MySQL数据库管理与应用,web前端开发,人工智能导论,pyhton入门及提高,Python核心编程。
人工智能入门需要掌握的知识有:自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同,但是都需要一个重要的基础,那就是数学和计算机基础。
您好!
人工智能技术目前有六大主要研究方向,其中计算机视觉、自然语言处理、机器人学和机器学习这几个方向的热度比较高,相关领域正在有越来越多的产品开始落地应用,比如目前大型互联网(科技)公司推出的人工智能平台,多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说,从机器学习开始学起则是不错的选择。另外汽车智联网联非常受欢迎的行业,你可以了解下,很多专业学校已经开设,希望能帮到你,望采纳,谢谢!