简介：今天，首席CTO注释要与您分享您应该首先了解人工智能的内容。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.您需要学习学习人工智能？2。人工智能是什么基础？3。我应该学会什么才能学习人工智能？4。您主要学习人工智能的课程？5。学习人工智能的基础是什么？6。人工智能要学习的人工智能是什么？人工智能是一门跨学科的学科，其中包含许多学科。您需要了解计算机的知识，信息理论，控制理论，地图，心理学，生物学和热力学。科学方法保证。人工智能学习路线的最新版本在这里：
首先，您需要数学基础：更高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次，需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法和其他算法；
当然，各个领域都需要一些算法。例如，如果您希望机器人在位置环境中导航和构建地图，则需要研究SLAM；
许多算法需要时间积累。
然后，您需要掌握至少一种编程语言。毕竟，仍需要对算法的实现进行编程；如果它深入了硬件，一些基本课程至关重要。
人工智能通常要求研究生上学。本科生只是一点点水。毕竟，所需的基本课程太大了。
刚才提到的每个学科都是广泛而深刻的，但与此同时，许多事情都是相关的。当您学习很多知识和某个基础时，您将通过查看相关知识来触摸课堂。这很容易。这样做的关键是要有自己的思考，并且不可能被蒙上阴影。一切后，人工智能是一门正在发展并具有无尽的挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此每个人都必须学习Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1.斯坦福大学公共课程：机器学习课程
2.数据分析竞赛Kaggle
3.深度学习 - 作者约书亚·本格奥（Joshua Bengio）
机器学习书单python战斗编程
1. Python进行数据分析
2. Scipy和Numpy
3.黑客的机器学习
4.机器学习行动
基本阈值1.数学基础
我们应该了解，对于大数据或人工智能，核心实际上是核心是数据，这是通过组织数据和分析数据来实现的，因此数学已成为人工智能进入的强制性课程！
数学技术知识可以分为三所大学：
1.线性代数，非常重要的是，模型计算取决于它?如果您不需要忘记更多，请确保牢固地审查；
2.只要这两个具有基础，例如要点和指导，各种分布，参数估计等等，高数字+概率。
提到了概率和数学统计数据的重要性，因为CS229中几乎所有算法的扣除从参数估计及其概率模型中的含义开始。参数的更新规则具有概率的解释性。对于算法的设计和改进，摘要是核心课程，它们都不是。然后需要更多的在线知识才能使模型有效地运行。
3.统计相关基础
返回分析（线性回归，L1/L2常规，PCA/LDA降低维度）还原）
经典分析（k均值）
分布（正态分布，t分布，密度函数）
索引（协作差异，ROC曲线，AUC，突变系数，F1得分）
重大检查（t测试，Z检查，卡检查）
A/B测试
阈值2.英语水平
我在这里谈论的英语不是关于英语的四个或第六级。我们都知道计算机起源于国外。许多有价值的文件来自国外，因此，如果您想在人工智能的方向上实现它，您仍然必须阅读一些外国文学。因此，有必要达到可以阅读外国文学的英语水平。
阈值三，编程技术
首先，作为普通程序员，语言技能（例如C ++ / Java / Python）应该是必不可少的。其中，Python需要专注于爬行动物，数值计算和数据可视化的应用。
如果您想学习人工智能，则应首先了解人工智能。
人工智能，核心，当前发展，趋势和前景的定义。这些基础仍然必须拥有。
人工智能的基本条目是首先学习Python的语言。
Python是一种高级编程语言。它很容易学习，开源，并且有关计算机字段中程序代码的所有专业都与Python有关，因此它也是人工智能的基本语言。学习Python的条目是关键。您不需要老师在互联网上找到信息。您可以建议您在商学校的官方网站上学习。有免费的视频输入信息，您也可以免费尝试。如果找不到它，可以关注我，给我留言，我将向您发送该条目的视频信息。
在人工智能方面，有3分，等同于学习人工智能，然后找到劳动实习。
学习数学知识的第一点
人工智能是计算机科学的一个分支，但是当还有其他计算机技术时，它与计算机的主要组件非常相似。区别主要是表格。它们与硬件和软件合作。硬件是可以看到的真实项目。它可以触摸，并且软件在内部运行。这是一个可以控制硬件并实现“智能”的程序。该软件主要通过编程完成。
程序设计是很多英文字母，它们合并以表达独特的信息，但是除此之外，尽管使用了一些基本或简单的程序，但它们还需要获得数学知识，因为程序更为复杂。，使用更多的数学知识，例如逻辑思维，数据结构，算法等。
第二点学习编程语言
人工智能编程语言有一个共同的特征，也就是说，这些语言是由诺坎结构特征的特征独立设计的，这些特征要解决，与知识结合在一起，并与现代计算机完全分离；，在现代计算机环境中以这些语言编写的程序通常在解释或汇编方面效率低下。特别是，当程序量表大且复杂时，大量的系统资源（主要是指处理机职业时间和存储空间职业），以便将系统性能降低到无法忍受的水平。
实际战斗的第三点
理论知识只是理论知识和实际使用的两种不同的事物。无论理论有多好，它在现实中都无法实现，并且没有用。因此，基本知识需要进行实习。毫无意义地吸收它，您将获得不同的理解。
人工智能需要大量知识储备。基金会如下：
基本课程：首先学习人工智能领域的基本课程。操作系统，因为深度学习现在应用于并行处理，并且不熟悉硬件，因此在有限的资源下无法获得更好的算法。
学习人工智能需要数学基础：更高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析。
算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法和其他算法；当然，在各个领域都需要算法，例如允许机器人研究slamaccumulation。
您需要掌握至少一种编程语言：毕竟，仍需要对算法的实现进行编程；如果更深入的硬件，一些基本课程至关重要。
顶级域名认为，人工智能的阈值相对较高，您需要积累。如果您在该领域有才华，可以尝试。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，应首先了解有关学习人工智能的内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于学习人工智能的更多信息，应该学到的东西首先不要忘记在此网站上找到它。