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想学人工智能需要哪些基础呢？

人工智能,算法,智能想学人工智能需要哪些基础呢？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

回答于 2019-09-11 08:43:50

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、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，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Java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，怎么能在有限的资源下实现更好的算法。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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能当前的核心技术热点是“深度学习”，而典型的技术应用包括智能语音语义，知识图谱，计算机视觉，自动驾驶。下面分别垃圾讲讲这两个方面。

人工智能，机器学习和深度学习

首先，人工智能是通过机器学习来实现的。非人工智能状态下，我们对计算机输入一组数据，它会根据固定的算法进行计算输出一个结果，而机器学习的算法则不同，它会输出给你一个算法模型，让计算机拥有了自动判断的能力，这就是人工智能。

举个不太恰当的比喻，如果把普通计算看成是手工业，那么人工智能就是计算机界的自动化产业，而机器学习就是计算机界的工业革命。

而“深度学习”就是机器学习的一个子集，是超越之前“神经网络研究”的一种机器学习方式，最大的特点是由机器自己来设计输入样本的特征，全过程完全自动化，而这种方式得益于海量数据的产生，来保证其自动设计的准确性。

人工智能典型的技术应用

1. 智能语音语义：包括语音识别，自然语言处理，语音合成，机器翻译等技术，涉及到的学科包括计算机，认知科学，语音学，信息论等。


2. 知识图谱：即描述各个事物之间的关系，通过大量的结构化和非结构化的数据，将各类事物和实体联系在一起。比如智能搜索，智能推荐，智能问答等方面的应用。

3. 计算机视觉：通过摄像头感知和理解影像，例如我们现在使用的人脸识别，图像识别，文字识别，还有体感运动，包括机器人和无人车的定位导航功能等。

4. 无人驾驶和机器人：让汽车或者机器人具备自动执行命令的功能，二者拥有同样的基本原理，感知-认知-决策-控制-执行。例如让汽车从A走到B，要先通过雷达或者传感器感知到自己的位置和周围环境，然后要认知到自身所处的情况和目标，根据这些信息决策出一条路线，控制自己的硬件进行导航，然后执行行驶任务。而这里的智能决策又涉及到博弈论和运筹学的知识。

因此，广义上讲人工智能的基础，实际上覆盖了几乎所有的现代科学和技术，任何相关领域的学科和人才都可以从不同的角度切入行业，但是它的基础学科环境是“大数据”和“深度学习”

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