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学习人工智能都要了解哪些方面？

wonderson111961027
2024-03-25
12
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「wonderson111961027 」发表看法

2024-03-27

学习人工智能（AI）是一个跨学科的过程，涉及多个领域的知识和技能。以下是一些主要方面，您需要了解和学习：

1. **数学基础**：

- 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等。

- 概率论与统计：概率分布、期望、方差、协方差、假设检验等。

- 微积分：导数、偏导数、积分、梯度等。

- 优化理论：凸优化、梯度下降、拉格朗日乘数法等。

2. **编程技能**：

- 掌握至少一种编程语言，如Python、R、Java或C++。

- 熟悉数据结构和算法。

- 学习使用AI相关的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。

3. **机器学习**：

- 监督学习：分类和回归算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

- 无监督学习：聚类、降维技术，如K-means、主成分分析（PCA）等。

- 强化学习：马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度等。

- 深度学习：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

4. **数据科学**：

- 数据预处理和特征工程：数据清洗、特征选择、特征提取等。

- 数据可视化：使用工具如Matplotlib、Seaborn、Tableau等进行数据可视化。

- 大数据技术：了解Hadoop、Spark等大数据处理框架。

5. **认知科学和心理学**：

- 了解人类思维和认知过程，以便更好地模拟和理解AI系统。

- 学习心理学原理，以设计更符合人类使用习惯的AI应用。

6. **自然语言处理（NLP）**：

- 语言模型、文本分类、情感分析、机器翻译等。

- 了解词嵌入（Word Embeddings）、序列到序列（Seq2Seq）模型等。

7. **计算机视觉**：

- 图像识别、目标检测、图像分割、图像生成等。

- 学习卷积神经网络（CNN）和其他视觉模型。

8. **伦理和法律**：

- 学习AI伦理，包括隐私、偏见、责任和透明度等问题。

- 了解与AI相关的法律法规，如数据保护法、知识产权法等。

9. **项目管理和协作**：

- 学习项目管理工具和方法，如敏捷开发、Scrum等。

- 培养团队协作和沟通能力。

10. **持续学习和研究**：

- 跟踪最新的AI研究和技术动态。

- 参与开源项目，阅读和撰写学术论文。

学习人工智能是一个不断进步的过程，需要持续的实践、学习和研究。随着技术的发展，新的理论和方法不断涌现，因此保持好奇心和学习热情是非常重要的。

「IT人刘俊明」发表看法

2024-04-03

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。

「宁教授网络科普基地」发表看法

2024-04-02

人工智能是一个较为典型的交叉学科领域，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能本身的知识量还是非常庞大的。基础比较薄弱的初学者可以一边学习人工智能知识，一边补学相关内容。当前人工智能领域有六个大的研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，其中计算机视觉和自然语言处理是当前的热点领域。对于初学者来说，目前了解人工智能可以从机器学习开始，一方面机器学习的知识体系相对比较全面，学习案例也比较多，另一方面机器学习也是人工智能领域诸多研究方向的基础。

「电子工程师UP学堂」发表看法

2024-03-30

这个问题很具体，我来给你详细解答：

要学习人工智能，首先，我们需要学习相关的算法，包括基础算法（如决策树，K近邻，贝叶斯，逻辑回归）和高级算法（如深度学习，CNN，RNN，目标检测算法等）。其次，我们需要了解相应的数学概念，包括线性代数、概率论、微积分等。此外，还需要掌握编程语言，比如python，C++等，以及深度学习框架，如Pytorch，Keras，TensorFlow等。

总之，学习人工智能，除了要深入学习相关的知识外，还要掌握相应的工具和技能，最后，要多实践，培养技术的实际应用能力。

学习人工智能，最重要的是要持之以恒，努力实践，不断积累经验，最终，你会发现，这一切不过都是漫长的学习过程。

「小码农常在」发表看法

2024-04-03

很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能论坛，论坛上认真聆听了行业大佬周志华教授的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下南京大学人工智能学院院长周志华教授曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。

首先是基础数学部分：

数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、最优化方法、数理逻辑。

其次是学科基础课程：

人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统。

专业方向课程：

泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算。

专业选修课课程：

数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论。

这是南京大学人工智能学院本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系，现在国内只有南京大学针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向。

如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你：

1.莫烦python教程（百度可搜）：莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目。

2.吴恩达机器学习（网易云课堂）：人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习

3.吴恩达卷积神经网络（网易云课堂）：人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习

4.李飞飞CS231n（网易云课堂）：人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。

5.吴恩达cs229（blibli）：人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。

这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛，当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，简历上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试成功率。最后，不要参加什么培训机构区培训，既花钱又学不到什么东西，最后毕业还会给你简历造假，得不偿失，我给你推荐的这些课程绝对比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！

我的工作是一名图像算法工程师，也是人工智能领域的一个分支，当初也是这么一路走过来的，开始可能很艰难，但是只要你坚持下去了，努力就会有收获！加油！与君共勉之，欢迎点赞、关注我，有什么问题可以在评论区一起了交流讨论。最后贴一张周志华教授在人工智能大会上的演讲照片。

「算法的秘密」发表看法

2024-03-29

1:不要迷信最新的算法和论文:一定要从最基础的知识学起2:算法一定要亲自动手推导:算法的推导已经不重要了,自己只需要学会调包会用就行,这样的人我不能说他错,但是也绝对不是觉得对,但是我觉得如果你想做一点成就,就把经典算法都过一遍,会有很大收获.3:自学的效率往往很低:这个是我自己走过最大的弯路，当时以为自己很努力，每天花很多时间在里边，结果方法不对，导致现在还是机器学习学不会，自然语言处理不及格，深度学习搞不懂。4:多动手实验经常实验。这个是必须的，尽管可能很失败，别愁写代码，别愁读代码，不读不写，怎么都不会，结果做的跟理论差很多，也别沮丧，一遍不成两遍，两遍不成再试一遍，再试一遍还不成那就换换思路试试看！

「AiTalk 」发表看法

2024-03-26

学习人工智能需要了解以下几个方面：

1.数学基础：高等数学、线性代数、概率论、数理统计和随机过程等。

2.算法积累：需要了解并掌握如人工神经网络、支持向量机、遗传算法等基本算法。

3.编程语言：Python、Java、C++等编程语言。

4.机器学习：了解并掌握机器学习算法，如决策树、KNN、SVM、CNN、RNN等。

5.自然语言处理：了解并掌握自然语言处理技术，包括语音识别、自然语言理解和生成等。

6.深度学习：了解并掌握深度学习技术，包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

7.计算机视觉：了解并掌握计算机视觉技术，包括图像处理、目标检测和识别、图像分割等。

8.知识表示、推理和挖掘：了解并掌握知识表示、推理和挖掘技术，包括逻辑知识表示、规则表示、不确定性表示、推理学习、知识挖掘等。

9.智能控制：了解并掌握智能控制技术，包括模糊控制、神经网络控制、智能优化等。

总之，学习人工智能需要广泛的领域知识和实践经验，需要持续学习和不断探索。

「DeveloperPeer 」发表看法

2024-04-03

学习人工智能需要了解多个方面，以下是一些基本的方面：

数学：人工智能需要大量的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论、统计学等等。这些数学知识是深度学习、机器学习等领域的基础。编程：编程是实现人工智能算法的基本工具。需要掌握至少一种编程语言，如 Python、Java、C++ 等。此外，还需要熟悉一些常用的编程库和框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等。计算机科学：人工智能是计算机科学的一个重要分支，需要了解计算机科学的基本概念和原理，如数据结构、算法、计算机体系结构、操作系统等。机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，需要了解机器学习的基本概念和原理，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。深度学习：深度学习是机器学习的一个重要分支，需要了解深度学习的基本概念和原理，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个应用领域，需要了解自然语言处理的基本概念和技术，如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个应用领域，需要了解计算机视觉的基本概念和技术，如图像分类、目标检测、图像生成等。

除了上述方面，还需要了解一些人工智能的应用领域，如智能机器人、智能交通、智能医疗等。需要注意的是，人工智能是一个广泛且快速发展的领域，需要不断学习和更新知识，跟随技术的发展。

「槽话谈」发表看法

2024-03-29

接下来文章会侧重在以下几方面

1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的），包括路径规划，怎么学等等。

2、我的个人感悟，关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发。

3、好的学习资源分享

先说一下个人背景，一本，经济学毕业，上学时从未学过编程。我这里指的零基础指的是，没有编程基础、没有数学基础（数学需要一些基本的，如果没有，后续也会帮助大家的）。

刚毕业第一年时，迷茫，不知道做什么。

第一阶段：边工作边自学爬虫，失败

毕业一年后，觉得编程可能是自己想要的，所以开始自学编程。

最开始学的是爬虫，python语言。每天学6个小时，一周五到六天。学了4个月后，去面了五六家企业，没有成功。原因是爬虫的知识够，可是计算机的基础太薄弱。什么算法、计算机网络这些，统统没学。因为我当时是完全自学，没有人带，导致我也不知道要学这些。第一阶段，失败，说实话，有点气馁，那可是每天没日没夜的学习啊，最后却换来一场空。可是生活还得继续，怨天尤人有什么用。

第二阶段：边工作边自学人工智能，成功

面试失败后，考虑了要把编程基础学一下再去面试，还是学点别的。我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。好了，又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多时候也是边学边做，打打杂。

其实我说的很简单很轻松的样子，但其中的艰辛只有自己是最清楚。所以我很希望通过我未来经验学习的分享，帮助大家少走一些弯路。

第三阶段：自己干

现在，已从公司辞职，自己开发网站，做社群，开网店。就是觉得，其实编程也只是我的一个工具，这个人就是比较喜欢自己做点事情，编程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好点子，也欢迎随时来找我哦。

十问十答：

1、零基础转行学编程可以吗？可以，要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学，恭喜你这是你最好的机会了。

2、该自学还是去培训班？我觉得自学就够了，培训班真是又贵又水。这是我进过培训班的朋友告诉我的。其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的。如果你连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错。

3、转行编程，就业率怎么样？说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备。

4、最理想的自学环境是怎么样的？清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导

5、人工智能零基础可以学吗？可以，但是比一般转行编程的要难，因为要自学的东西更多，要求的门槛也会更高。这个后续会着重讲到。

6、学人工智能需要数学吗？不要因为数学而望而切步，数学是需要的，但没有要求的高不可攀，通过必要的学习，是可以达到入门水准的。

7、以前没接触过编程，怎么办？可以学习python，这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了，其他的我不懂。

8、一般转行编程的周期要多久？按我跟我周边朋友的经验来看。一周5-6天，一天6小时学习时间，4-7个月，这应该是比较正常的。

9、我是怎么坚持下来的？期间有很多次想要放弃，有的时候是真的看不懂，也没人教，纯自学，安装个工具有什么时候就要安装半天，不多说，都是泪啊。你的欲望有多强烈，就能有多坚持。

10、现在学编程还来得及吗？永远都来得及，学编程不一定是为了好工作，它更是一个全新的世界，你会发现很多对自己有帮助的东西。就算以后你不做这个，我相信这个学习的过程也会有所收获。

这是我之后会写的文章的大概目录，大家可以参考一下。

以下系列是暂定的，一篇文章可能会写成好几篇。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。并不简单，但努力就有可能。网上的教程我看了很多，路径大部分都没有错。只是我觉得第一，太贵，明明网上有很多免费的更好的资源。第二，练习的量远远不够达到能去找工作的标准。

零基础自学人工智能系列（1）：机器学习的最佳学习路径规划（亲身经验）

零基础自学人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学与python，附学习资源）

零基础自学人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学篇详解）

零基础自学人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（python篇详解）

零基础自学人工智能系列（5）：机器学习的理论学习规划（附资源）

零基础自学人工智能系列（6）：深度学习的理论学习规划（附资源）

零基础自学人工智能系列（7）：机器学习的实战操作（附资源和代码）

零基础自学人工智能系列（8）：深度学习的实战操作（附资源和代码）

零基础自学人工智能系列（9）：找工作篇，需加强的部分（类似数据结构与算法）

最后，我希望我能给大家树立一些信心。不管你现在处于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。

「一丝不苟cjx湘」发表看法

2024-03-28

首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。

「满目山河空念远」发表看法

2024-03-30

「小兵搞安全」发表看法

2024-04-03

学习人工智能需要了解许多方面，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。以下是一些具体的建议和意见：

了解人工智能的一些背景知识，包括历史、应用领域和基本概念。初步了解编程语言，如Python、Java等，掌握一种主流的编程语言是非常重要的。学习数学基础，如线性代数、微积分等，这可以帮助你更好地理解机器学习算法和模型等内容。掌握机器学习的基本概念和算法，如监督学习、无监督学习等。学习深度学习，这是目前比较热门的领域之一，需要掌握的技术包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。学习自然语言处理和计算机视觉等领域相关的技术，这些技术在人工智能领域广泛应用。实践和动手做项目是非常重要的，通过实际操作和遇到问题来巩固学习的内容。参加线上或线下的培训课程和讲座、加入人工智能相关的社区和论坛，与其他从业者进行交流和互动，获得宝贵的经验和建议。持续学习和保持好奇心，因为人工智能是一个快速发展的领域，需要不断跟进新技术和研究成果。

「哥本哈根诠释2023 」发表看法

2024-03-27

科普类：数学之美；浪潮之巅

编程语言类：流畅的python；effective python

机器学习理论类：统计学习方法

机器学习实战类：python机器学习及实战；集体智慧编程；深度学习轻松学；tensorflow实战

首先读科普类，积累兴趣，对领域有个大概的了解。然后开始读编程语言类，掌握一门编程语言；当掌握好python，并且写过一些小程序后，就可以开始啃机器学习理论类的书籍了；有了理论基础之后，就可以开始实战了，先看python机器学习实战，掌握传统的机器学习方法。然后再进阶到深度学习及tensorflow。

「野豹财经」发表看法

2024-03-30

人工智能需要学习的主要内容包括：数学基础课学科基础课，包括程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、数字电路、系统控制等；专业选修课，比如神经网络、深度学习以及认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程。

「铁味人生」发表看法

2024-03-30

一、人工智能专业学什么

1.认知与神经科学课程群

具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程

2.人工智能伦理课程群

具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》

3.科学和工程课程群

新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、健康的发展道路上。

4.先进机器人学课程群

具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》

5.人工智能平台与工具课程群

具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》。

6.人工智能核心课程群

具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

二、人工智能专业培养目标及要求

以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

探索实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。

三、人工智能专业简介

人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。

2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门。

「可口可乐男」发表看法

2024-03-28

人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。

然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。

最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。

人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。