简介：本文的首席执行官注释将介绍人工智能引入知识的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
1.基本数学知识：线性代数，概率理论，统计和地图理论；
2.基本的计算机知识：操作系统，Linux，网络，编译原理，数据结构，数据库；
3.编程语言基础：C/C ++，Python，Java；
4.人工智能的基础知识：ID3，C4.5，逻辑回归，SVM，分类器，其他算法，性质和其他算法之间的差异；
5.工具的基本知识：OpenCV，Matlab，Caffe，等。
我们知道，该国还引入了一些政策，以支持人工智能的发展。人工智能正处于发展的股息时期。人工智能的火灾是这两年的问题，因此，无论是上市公司还是一些中小型企业，对人工智能才能的需求都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
自人工智能诞生以来，理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。在当前，学习人工智能是现在的好时机！
学习人工智能，来到北京！
首先，人工智能是一门综合学科，如楼上所述，本身分为多个方面，例如神经网络，机器识别，机器视觉，机器人等。对于一个人来说，学习所有人工智能并不容易。想知道需要如何编程人工智能。您怎么说好？他是一种主要在语言中灵活使用的语言。大多数机器人模拟使用混合编程模式，即使用多个编程软件和语言组合。这样做的原因是弥补语言之间的缺点。C ++在硬件接口和Windos连接中更为突出，MATLAB在数学模型的计算中更为突出。如果您仅学习人工智能算法，那么Prolog就足够了。如果您想开发机器仿真程序，VC ++ MATLAB应该了解更多。要了解您要购买的内容。我只能向您介绍我所读过的书，您可以自己接受。
1.就人工智能算法而言：第三版的“人工智能和应用”，人工智能和知识项目。只需购买这两本书之一。第一本书感觉简单而全面。实际上有许多这样的书。大多数书重复内容的内容，因此要购买一两个书。
2.就机器视觉算法而言：在机器视觉应用程序的工业化生产中，大多数“机器视觉算法和应用程序”都提到了。在内容方面，它不是很简单。建议不要学习作为条目教科书。
3.关于机器人技术：“机器人技术手册”的新版本日语翻译书可能是互联网上丹登（Dangdang）上网上唯一的书。这本书是从基本到应用程序和某些机器人的全面的。买一个。
2.学习人工智能AI需要以下大多数基础知识：
1.数学基础：较高的数学，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析。
2.算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等。当然，各个领域都需要算法，例如允许机器人在位置环境导航和地图中研究SLAM；简而言之，有许多算法。它需要时间来积累。
3.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。
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。
从广义上讲，人工智能包含许多不同的方法，其主要目的是让该程序像智能机构一样解决问题。机器学习是实现人工智能的一种方式。它并不完全依赖于前设计，而是从数据中总结以实现模拟内存和推理的作用。包括支持向量（SVM），各种类型的基于决策的算法（包括增强，包装，随机行李，随机算法
森林等），基于人工神经网络（例如简单网络和深网等）的各种类型的算法，以及多种方法的集成。
基于人工智能的发展优势，许多朋友想出现在这个领域，但是您面前的三个阈值需要一个人克服它们。。
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。
数学是人工智能的基础知识。线性代数将正式研究对象，统计定律的概率理论。在各种算法和编程语言中，它们需要基于数学，对于数学基础，必须掌握高等数学的基础。，线性代数，概率理论统计和随机过程，离散数学，数值分析等。在正常情况下，本科专业的数学知识基本上满足了人工智能的相关要求。
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，因为现在深度学习已应用于并行处理，并且不熟悉硬件，因此在有限的资源下，它无法获得更好的算法。
人工智能技术的算法是核心。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，例如允许机器人在环境导航和图表中研究大满贯；
人工智能技术的实施主要使用Python编程语言。各种算法通过编程语言应用于计算机程序，以实现可以由最终机器执行的人工智能程序。当然，如果涉及硬件开发，则最好是更好地开发硬件。掌握一些编程语言，例如C语言。
前景非常好。中国正在升级该行业。工业机器人和人工智能将是一个很强的热点，这正是3到5年之后的时间。难度绝对很高。它要求您具有创新的思维能力。计算，配额等大量必须非常好。软件编程（广泛使用的语言：C/C ++）必须非常好。
微电子（数字电路，低频高频模拟电路和主要具有嵌入式编程功能）是充分学习的，它们必须具有一定的机械设计能力（太空思维能力很重要）。在这种情况下，您是人才，您是人才，并且是人才，并且您是中国在未来五年中迫切需要的人工智能领域的才能。一项更深入的研究，您甚至是该领域的主人。
让我在下面谈论：
1.人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。
2.人工智能包括各种科学，包括不同的领域。入门的最基本知识是：机器学习，机械原理，计算机原理，计算机视觉等等。人工智能研究的作品是使机器能够胜任通常需要人类智能完成的复杂任务。但是，不同的时间和不同的人对这项“复杂工作”有不同的了解。
希望帮助您并获得收养。谢谢！
结论：以上是首席CTO知识的相关内容，注明了有关进入人工智能知识的知识。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?