人工智能需要學(xué)習(xí)哪些知識體系?

來源：培訓(xùn)無憂網(wǎng) 發(fā)布人：星星

2022-02-02 17:28:15|已瀏覽：2102次

人工智能不是一門新學(xué)科，它的學(xué)科發(fā)展已經(jīng)有了60多年的歷史了。如果想要入門人工智能行業(yè)，那么你需要學(xué)習(xí)的知識將會非常繁雜。那么，人工智能需要學(xué)習(xí)哪些知識體系呢?今天就跟隨一起來了解下吧!

首先，需要學(xué)習(xí)理解人工智能的基本概念，包括人工智能的原理、人工智能的項目流程、人工智能的應(yīng)用場景等。學(xué)習(xí)完這些基本的概念，算是做一個掃盲，不至于和別人聊天時還不清楚什么是人工智能。
其次是編程基礎(chǔ)，人工智能是需要程序來驅(qū)動的，所以編程技術(shù)是不可或缺的。只是人工智能的編程和普通的軟件編程在思維上有一定的區(qū)別。普通編程主要是縱向的邏輯層次編程，側(cè)重于功能的實現(xiàn)，而人工智能編程不僅有縱向的邏輯層面的編程，還有橫向的矩陣并行運算編程，不但要注重功能的實現(xiàn)，還要注意效率和功耗方面的問題。
當程序方面沒有問題了，還需要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，數(shù)學(xué)是算法的基石，如果沒有良好的數(shù)學(xué)思維，那么至少在算法工程師這條路上可能不會有太大的成就，最多也就是替別人跑跑模型，調(diào)節(jié)一下參數(shù)。
學(xué)完上述的人工智能基礎(chǔ)概念、編程基礎(chǔ)、數(shù)學(xué)知識后，就要真正的開始學(xué)習(xí)人工智能的核心知識了，從早期的基于統(tǒng)計學(xué)的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型開始，到現(xiàn)在基于仿生學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，要對常用的算法模型原理完全掌握，并且能夠根據(jù)實際任務(wù)需求設(shè)計出合理的算法模型，實現(xiàn)算法任務(wù)。

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