人工智能都要学什么

文章摘要：人工智能都要学什么

近些年，随着人工智能的又一次崛起，越来越多的人选择加入人工智能的学习行列。那么学习人工智能需要学什么呢?现在就 […]

近些年，随着人工智能的又一次崛起，越来越多的人选择加入人工智能的学习行列。那么学习人工智能需要学什么呢?现在就接着往下看吧。

人工智能需要学习的内容

1、Python 基础语法

计算机组成：硬件、软件、计算机运行程序方式、Python 语言的特点、应用领域、Python IDE、程序注释：单行注释、多行注释;变量的作用、定义、命名规则、变量的数据类型、查看变量类型、输入和输入函数、算术运算符、赋值运算符、复合运算符、类型转换、分支结构 if...else 、循环结构、while、break、continue、for、for...else

2、python 容器

字符串的定义、遍历、下标、切片、常用方法(find、 index、count、replace、split、capitalize、title、startwith、endwith、lower、upper、ljust、rjust、 center等)、列表定义、语法格式、列表嵌套、列表的遍历、列表常用操作方法、列表推导式、元组定义、语法格式、常用操作方法、字典定义、语法格式、字典的遍历、常用操作方法、字符串、列表、容器、字典的公共操作 ：range 、enumerate、max、min、len 函数、del 函数; 运算符+、*、in、not in在容器中的使用

3、函数和文件操作

函数定义和调用语法、def 语句、return 语句、函数传参(位置参数、关键字参数)、缺省参数、不定长参数、函数文档编写、函数嵌套、全局变量和局部变量、Python 变量作用域 LEGB、global 语句，nonlocal 语句、组包和拆包、递归函数、 匿名函数 lambda表达式、文件操作、文件打开与关闭、文件读写操作、文件目录操作

4、面向对象

类和对象、类的定义格式、添加和获取对象属性、常见的魔术方法、继承、公有权限和私有权限、多态的概念和意义、多态的实现、类属性和实例属性、类方法和静态方法、异常的概念、捕捉异常、as使用、else使用、finally 使用、异常的传递、自定义异常、raise 抛出异常、 模块的概念和作用、制作模块、模块的导入方式、__all__的作用、__name__的作用、包的概念和作用、制作包、包的导入、案例：学生管理系统

人工智能要学习哪些数学知识

核心知识一：高等数学基础

这一部分需要掌握的数学知识点有函数、极限、无穷、导数、梯度。此外微积分也是学习的一大重点，包括微积分基本想法、解释、定积分等等，总之，如果你想理解神经网络的训练过程，离不开多元微分和优化方法。同时，泰勒公式与拉格朗日也是需要重点学习的内容之一。在探寻数据空间极值的过程中，如果没有微分理论和计算方法作为支撑，任何漂亮的模型都无法落地。因此，夯实多元微分的基本概念，掌握比较优化的实现方法，是通向最终解决方案的必经之路。

核心知识二：线性代数

这一部分的主要知识点包括了矩阵、矩阵变换/分解、特征值、随机变量、特征向量、线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、熵、激活函数等等。只有学会了灵活地对数据进行各种变换，才能直观清晰地挖掘出数据的主要特征和不同维度的信息。

核心知识三：概率与统计

想通过一个数据样本集推测出这类对象的总体特征，统计学中的估计理论和大数定理的思想必须建立。因此概率与统计这部分要学的数学知识包括随机变量、正太/二项式/泊松/均匀/卡方/beta分布、核函数、回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、叶贝斯分析等等。我们可以通过概率与统计分析发现规律、推测未知，而这正是人工智能的核心技术机器学习的目标。学完了这部分的数学知识，你会发现机器学习中的思想方法和核心算法大多都构筑在统计思维方法之上。

因此，如果你有意向学习人工智能，必要的数学基础是少不了的。而想要掌握以上的数学知识，其实不需要死记每一个公式，只要从理解为出发点学习，零基础学员也可轻松学习高等数学、线性代数、概率论、统计学等核心数学知识。

如何入门人工智能

第一：从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、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。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中(哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等)，数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。

第二：了解人工智能的研发内容和研发方法。人工智能的研发虽然经过了六十多年，但是目前依然处在行业发展的初期，当前机器学习、计算机视觉和机器人是比较热门的领域。在学习这些具体知识之前，首先应该对人工智能有一个整体上的认知过程，通过了解人工智能的发展历史是一个不错的途径。

第三：从大数据入手。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。