简介：本文的首席执行官注释将介绍您在学习人工智能之前需要学习的内容的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
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。
首先，您需要学习一种适合人工智能的语言并学习其基本知识（例如Python，r）。建议选择Python。下面我将解释Python如何学习人工智能。
人工智能的本质是数学。如果您想真正了解人工智能算法的原理，则需要学习更高的数学。特定内容如下图所示：
人工智能数学的基础知识
如果选择Python，您还需要学习人工智能所需的第三张库（Pandas，Numpy，Opencv，Matplotlib等）。Pandas，Numpy是数据处理，OPENCV是图像处理，Matplotlib正在绘制。
以上是人工智能的基础。以下将解释人工智能学习途径：
1.机器学习：
您需要学习机器学习的经典算法（例如线性回归，逻辑回归，KNN，K-MEANS等）和一些用于机器学习的第三方库，例如Scikit-Learn。
练习。运动是巩固知识的重要方法。您可以参加Kaggle平台上的一些新手游戏，例如著名的泰坦尼克号乘客生存率预测。
2.深度学习：
购买图形卡。深度学习的学习对图形卡有很高的要求，因此必须使用一张好的图形卡，并注意购买NVIDIA的图形卡，即n个卡片。仅在NVIDIA的图形卡上运行。目前，建议购买RTX2070，这是相对成本效益的。也可以购买其他东西，但记忆最好比等于6G。
在深度学习中，您将联系一个新的概念-Neuron网络。您需要学习一些神经网络的经典神经网络，例如CNN和RNN。也有一些来自它们的神经网络结构，例如Yolo。
其次，您需要学习至少一个深度学习库，例如TensorFlow（通常用于工业发展）和Pytorch（适用于研究）。
练习。运动是巩固知识的重要方法。您可以参加Kaggle平台上的一些官方比赛，即提高您的水平的奖励竞赛。
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。
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，地图理论，心理学，生物学和热力学。必须有一定的哲学基础和科学方法来保证。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
结论：以上是首席CTO的所有内容，请注意您在学习人工智能之前需要学习的内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望能帮助您。在学习人工智能之前，您需要了解有关人工智能需要了解的内容，不要忘记在此网站上找到它。