人工智能領(lǐng)域需要具備哪些知識呢？引入人工智能所需的知識；1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識:線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論。2.計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識:操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫。3.編程語言基礎(chǔ):

人工智能領(lǐng)域需要具備哪些知識呢？

引入人工智能所需的知識；

1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識:線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖論。

2.計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識:操作系統(tǒng)、linux、網(wǎng)絡(luò)、編譯原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫。

3.編程語言基礎(chǔ):C/C，Python，Java。

4.人工智能基礎(chǔ)知識:ID3、C4.5、logistic回歸、SVM、分類器等算法的特點(diǎn)和性質(zhì)，以及與其他算法的區(qū)別。

5.工具基礎(chǔ)知識:opencv，matlab，caff

關(guān)于人工智能學(xué)習(xí)路線圖，有哪些？

我們常說的人工智能其實(shí)包括三大方向:自然語言處理(NLP)、機(jī)器視覺(CV)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)。在這些大方向下面是以下分類的小方向:

NLP:機(jī)器翻譯、文本分類、知識圖譜、文本相似度計(jì)算、語音識別、情感計(jì)算、自動摘要、聊天機(jī)器人等。

CV:行人檢測，人臉識別，自動駕駛，圖像分類，目標(biāo)檢測，智能安防等等。

DM:DM的很多領(lǐng)域也需要NLP知識，比如廣告計(jì)算、推薦系統(tǒng)、用戶畫像、各種預(yù)測和分類任務(wù)等。

所以你看，人工智能有那么多方向，每個方向都有自己的學(xué)習(xí)路線和學(xué)習(xí)重點(diǎn)。

但是不管你以后想走哪條路線，他們需要的基礎(chǔ)知識基本都是一樣的?，F(xiàn)在我給大家推薦一些人工智能的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)路線。

一、編程語言

首先，建議你使用Python入門。當(dāng)然，你可能需要學(xué)習(xí)其他高性能語言，比如C，JAVA等等。

首先，你需要學(xué)習(xí)Python的基本語法知識。你可以找一個在線教程或者在網(wǎng)上買一本入門書，耐心的耐著性子看完，按照教程敲代碼。

其次，你需要學(xué)習(xí)Python的一些常用庫，比如Numpy、pandas、matplotlib等。這些庫建議你去《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·》 ;的書，學(xué)習(xí)一次并記住有哪些可用的函數(shù)API，如果沒有的話就經(jīng)常瀏覽它們。;使用時不記得它們。

二、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

相對于其他編程方向，人工智能專業(yè)對數(shù)學(xué)的要求更高、更多。特別是你需要有統(tǒng)計(jì)學(xué)，概率論，線性代數(shù)的基礎(chǔ)，至少要達(dá)到本科理工科要求的水平。

三、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法能力

無論學(xué)習(xí)哪種編程語言，這都是必須的。你不 我不需要深入理解它。你只需要知道有哪些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法，用的時候就能記住。

第四，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的框架

建議使用sklearn入門傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，后期學(xué)習(xí)Spark。推薦使用keras和pytorch入門級深度學(xué)習(xí)算法。這兩個框架對新的比較友好，也可以學(xué)習(xí)t《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》

周志華《機(jī)器學(xué)習(xí)》

《深度學(xué)習(xí)》與三巨頭合著。

這些書有很多配套的學(xué)習(xí)資源，用百度搜一下。

好了，學(xué)習(xí)完以上基礎(chǔ)，你就可以確定深入學(xué)習(xí)哪個方向了，然后專注學(xué)習(xí)。

如果我的回答對你有幫助，你可以喜歡~

當(dāng)然，你也可以關(guān)注我，訪問我的主頁。我上傳過一些Python和深度學(xué)習(xí)相關(guān)的視頻，后期會繼續(xù)上傳這方面的教程。