简介：许多朋友问有关人工智能AI的基石的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
我开发专业人员必须掌握数学中的概率知识，这也是机器学习的基础。传统软件开发人员经常使用在线库，这意味着他们不需要亲自执行数学计算。为了不断从数据中找出见解和基本模型，写作和理解复杂的算法。——布莱尔·托马斯（Blair Thomas）
2.首先
在开始与AI接触之前，每个人都应该首先建立一个可靠的知识基础。最重要的是掌握编程的基本知识（Python是机器学习中最好的编程语言之一）和数学（包括线性代数，统计和计算学和计算），并且要磨练您的抽象思维能力。尽管您不需要专业学位来掌握AI和ML，但无限的激情绝对是必要的先决条件。）Rahul Varshneya，Resumeseed
3.精通Python
人工智能技术正在迅速发展，那些能够理解AI奥秘的人将领导他们的人才竞争。Python是该领域的首选编程语言。它易于理解和写作，提供大量的图书馆选项并具有庞大的用户社区。此外，Python还支持高广泛的机器学习和深度学习框架，例如Tensorflow，Pytorch和Keras。，Cyleron
4.在互联网上搜索免费的资源和在线课程
如果您打算了解与AI技术有关的更多信息，请从以下最简单的削减开始：Google search。有大量的免费资源，文章和在线课程，以帮助您快速与AI开发世界的持续发展联系这些免费资源为新程序员提供了一种简单而低风险的AI参与方法。您可以首先判断您是否真的打算专门献身于此。
5.掌握强大的抽象思维能力
抽象思维或深层推理能力是指对事物之间隐含关系的能力。这种能力比纯学习逻辑，统计或数学议程更“模糊”。但是，只有通过掌握推理推理，每个人都可以更好地理解细微的推理除了澄清和直接规则外，AI发展中的差异和复杂元素。
6.使用AI算法尝试构建简单的结果
AI学习成功的关键之一是首先建立对AI系统工作原理的清晰理解和强烈的直觉。培养这种直觉的有效方法是从简单的项目开始。例如，您可以选择一个您感兴趣的项目并为其选择适当的简单AI算法，然后从Scratch中构建此算法。尽管可能有陡峭的学习曲线，但您将在此过程中学到很多东西，并逐渐获得长期的好处。肖恩·欣顿（Sean Hinton）
7.了解人类洞察力如何与计算机编程联系
为了成长为更强大的AI开发人员，每个人都必须在统计和数据科学方面建立坚实的基础。为了撰写有效的AI语言表达，每个人都必须了解基本数学的原理，并能够解释现有数据。您需要将计算机编程与人类见解联系起来，以便在AI开发中取得成功。
8.了解如何收集正确的数据
AI非常适合一次处理大量数据。因此，在考虑创建AI软件时，每个人都应首先解决数据点问题（例如，选择客户服务和营销系统作为数据来源）和然后建立一个可以快速完成重型数据处理任务的软件。— Syed Balkhi，Wpbeginner
9.加入在线社区
Kaggle是一个专门研究数据科学家和机器学习人员的在线社区。该平台允许用户查找和发布数据集，在基于网络的数据科学环境中建立模型，并与其他机器学习工程师进行平稳沟通。您可以抓住这个机会从其他从业者那里学习经验，甚至参加竞争以提高您的技术水平。—斯蒂芬妮·威尔斯（Stephanie Wells）
10.熟悉不同的AI类型
人工智能包含一系列不同的领域。每个人都应该全面学习，以免在投入大量时间和精力之后不适合自己。
基本层通常由软件和硬件设施和数据服务组成。软件设施主要包括智能云平台和大数据平台；硬件设施主要包括CPU硬件和芯片；数据服务包括通用数据和行业数据。人工智能的发展与基本层的支持不可分割。半导体行业的发展是一个极为重要的联系。同时，随着新技术的发展，人工智能的基本层只会变得越来越明亮，并广泛发展市场。您可以进入新知名的工业知识库，并且将对相关行业进行研究，这对于对人工智能的深刻理解具有参考意义。
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。
错误。人工智能的基石是数学。没有数学基础科学的支持，就很难稳定人工智能，因此是错误的。人工智能，英语缩写为AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
结论：以上是首席CTO注释编制的人工智能AI Cornerstone相关内容的相关内容。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?