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人工智能专业需要学习什么？

算法,深度,人工智能人工智能专业需要学习什么？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

人工智能专业需要学习什么？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

1.数学能力：高等数学、线性代数、概率论等，必须得掌握最基础的东西，比如微积分、矩阵运算、概率公式等。算法的基础就是数学。2.编程能力：掌握一门语言(建议pytjon)，能独立编写代码、调试程序。3.计算机思维：熟悉数据结构，了解数据库、操作系统等。4.算法：理解常见的算法，比如动态规划、贪心。5.机器学习：掌握常见的机器学习算法，比如LR、SVM、随机森林等。6.深度学习：掌握基本的神经网络结构，包括多层感知机、CNN、RNN。7.文献阅读能力：跟踪前沿，掌握新思路、新想法。比如attention、GNN。

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能可以从不同纬度分很多方向，每个方向需要学习的重点也不尽相同:

从领域来看，可分为语音、图像、自然语言、决策推理等，每个领域关注的点有所不同。到都有个共同点，机器学习、深度学习是基础，每个领域都可以用到，只是不同的算法侧重点不一样。

从工作性质来看，可分为学术研究、AI应用。学术研究更偏算法推演，对数学基础要求较高。AI应用偏实践，关注业界前沿研究，并应用到业务场景中。

回答于 2019-09-11 08:43:50

大家好，我认为人工智能技术的学习需要循序渐进。

首先从机器学习ML开始，机器学习经历了多年的发展形成了丰富的模型结构，例如线性回归、决策树、逻辑回归、向量机、贝叶斯、神经网络等，我们只有修改一下模型的参数，对其进行训练输出最优模型即可；

第二要学习深度学习DL,深度学习可以构建一套复杂的网络输入大量的数据进行训练输出最优的模型，这个过程是对于计算机的计算能力要求很高，所以随着云计算与大数据的发展也加快了深度学习的步伐，深度学习有很多网络结构需要学习，如DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等,每种网络结构应用的领域不一样，如CNN用在图像识别分析领域，RNN、LSTM用在语音识识别；

第三要学习一下python编程语言,python在大数据处理这一块有其自身的优势，支持Pytorch、TensorFlow等人工智能框架；

希望我的回答能帮到您，谢谢。