从零开始如何学习人工智能?
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发布时间：2022-04-24 00:08
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热心网友
时间：2022-04-29 15:37
首先也是最重要的，是这一行有学历门槛。建议至少应该是计算机/数学/统计学在读或已经入行。否则，就算你学会了，就业市场也不会承认你的行业资质。从事人工智能行业，例如成为数据科学家，至少需要硕士学位，而且博士更吃香。
其次是技术上的难度，人工智能需要高等数学（如偏微分）、线性代数及统计学知识，以及熟练掌握python等编程语言。对于行内人这些并不困难，但对零基础者可能会有难度。
热心网友
时间：2022-04-29 16:55
人工智能不像其他编程一样，需要一种特定的计算机语言去开发它。人工智能这块领域包含了很多计算机这方面的技术。众所周知，不管学习哪种编程，你的数学知识一定要好。
一、高等数学
人工智能的基础，其中高等数学是必需必会的。而高等数学则包括数据分析、概率论、线性代数及矩阵、凸优化等。良好的数学基础，也是有利于以后同学们在后续的课程中更好地理解机器学习和深度学习的内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
二、python的高级应用
需要对python的高级应用。python语言在人工智能上有着不可或缺的地位。机器学习则是非常的复杂庞大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流。而python则能更好地对其中的数据管道进行处理。使得我们能在学习机器学习的时候更加的轻松。
三、机器学习
开始进行机器学习。而机器学习中则涉及到很多复杂的算法，通过算法对数据进行分析和进行学习。然后对现实的情况作出判断并对其进行回应。比如说语音识别，从外部用户身上获取语音数据，然后进行算法分析，最后识别为文字显示在你的设备上。
四、数据挖掘
进行数据挖掘对数据进行收集分析。顾名思义，数据挖掘就是对数据进行挖掘，通过算法对数据进行收集然后分析，模拟人的原始学习形态。而数据挖掘涉及到了很多的知识，比如数据库技术、机器学习、统计学、数据仓库技术等。
五、深度学习
深度学习。深度学习则是机器学习的一个分支，是实现机器学习的技术，同时深度学习也给机器学习带来了很多实际的应用。从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法。
六、自然语言
自然语言的处理。自然语言的处理一直是计算机科学和人工智能领域一个重要的方向。自然语言就是如汉语、英语这样的语言。这类语言一直是我们人类的独有的特权。而这阶段的自然语言处理就是让机器能听懂并能处理自然语言。
七、图像处理
图片处理就是计算机通过获取图像并对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。已经广泛地应用到各个领域。
