简介：许多朋友问有关人工智能要求的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，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！
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，分类器和其他算法，自然界的差异和其他算法。
5.工具的基本知识：OpenCV，Matlab，Caffe，等。
要进入人工智能行业，我们必须首先具有一定的数学技能，因为人工智能与传统的互联网位置不同，例如应用程序开发，网络开发，游戏开发等，首先要研究51CTO大学人工智能课程，该课程是将有帮助。人工智能逐渐从数学中的“方法理论”进化。当今人工智能使用的大多数方法都被数学家使用来处理一些更难代表的非线性功能。随着计算机性能的改善，计算机工人，统计学家开始尝试解决一些分类。这种“近似性理论”的问题。从总体发展为当前的人工智能情况。现在它属于人工智能行业的发展，可用的API功能较少，因此有必要自己编写算法。
“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。当时，研究人员开发了许多理论和原则，人工智能的概念也扩大了。夫人人工智能（人工智能），英语的缩写为ai.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it.it。是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，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。由于人工智能的诞生，理论和技术的诞生已经越来越成熟，并且申请领域仍在继续扩张。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”。
人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。官方智能不是人类的智力，而是像人类一样思考，并且可能超越人类的智力。
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
人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。这是一门包含许多学科的跨学科学科。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论的保证。人工智能学习路线的最新版本可在此处获得：首先，您需要数学基础：高级数学，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，算法的积累：人工神经网络，支持向量机，支持载体MachineAlgorithms，例如遗传算法和其他算法；通常，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够与通常需要人类智能完成的复杂任务竞争。
人工智能本身分为多个方面，例如神经网络，机器识别，机器视觉，机器人等。规划中人工智能所需的多个要求。掌握至少一种编程语言是必不可少的。首选语言是Python。毕竟，算法的实现仍在编程中；如果它深入了硬件，那么一些基本课程至关重要。
人工智能学习的重点是机器学习。机器学习不是具有特定说明以完成特定任务的软件程序，而是一种“培训”算法的方法，因此它可以学习如何“训练”以提供大量数据对算法并允许算法自我调整和改进。深度学习是机器学习的众多方法之一。其他方法包括决策树学习，归纳逻辑编程，聚类，增强学习和贝叶斯网络。
许多人将AI与遥远的未来联系在一起。当然，人们关心人工智能对我们社会和未来的影响。但是，随着人工智能的发展并继续加速，一件事是确定的，并且会有一件事是明显的。
学习人工智能需要了解计算机的知识，信息理论和控制理论。人工智能是一门跨学科的学科，其中包含许多学科。如果您需要学习人工智能建议[DANE教育]，该机构为0个基本学员创建了一个完整而有效的培训课程，为学生的学习提供了可靠的保证就业质量。
[学习人工智能]具体要求如下：
1.要学习人工智能，您需要掌握一种编程语言：算法的实现是编程。人工智能的首选语言是Python。人工智能学习的重点是机器学习，它深入了硬件。还必须学习一些有关电力的基本知识。
2.必须有一定的数学基础：高数字基础，统计和概率理论。
3.算法的积累：人工神经网络，支持向量机和遗传算法。如果您有兴趣，请单击此处，自由学习可以学习
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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。
结论：以上是首席CTO的所有内容都注明了人工智能对每个人的要求。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记对人工智能要求的相关内容做更多的事情。在本网站上找到。