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人工智能需要什么基础?
如题所述
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推荐答案 2021-11-12
门槛一、数学基础
我们应该了解过,无论对于大数据还是对于人工智能而言,其实核心就是数据,通过整理数据、分析数据来实现的,所以数学成为了人工智能入门的必修课程!
数学技术知识可以分为三大学科来学习:
1、线性代数,非常重要,模型计算全靠它~一定要复习扎实,如果平常不用可能忘的比较多;
2、高数+概率,这俩只要掌握基础就行了,比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。
提到概率与数理统计的重要性,因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的,参数的更新规则具有概率上的可解释性。对于算法的设计和改进工作,概统是核心课程,没有之一。当拿到现成的算法时,仅需要概率基础知识就能看懂,然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。
3、统计学相关基础
回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)
聚类分析(K-Means)
分布(正态分布、t分布、密度函数)
指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)
显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)
A/B测试
门槛二、英语水平
我这里说的英语,不是说的是英语四六级,我们都知道计算机起源于国外,很多有价值的文献都是来自国外,所以想要在人工智能方向有所成就,还是要读一些外文文献的,所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。
门槛三、编程技术
首先作为一个普通程序员,C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的,其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。
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其他回答
第1个回答 2021-11-12
人工智能与机器学习、大数据这几个概念之间存在怎样的联系?学者们研究「人工智能」的初衷,是为了制造出能够像人脑一样思考的机器。虽然目前我们距离这一目标还过于遥远,不过这正是我们前往终极目标的必经之路。它们往往被称作为
第2个回答 2021-11-12
那就是互联网的发展
第3个回答 2021-11-12
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智...
概率论:如何描述统计规律?
数理统计:如何以小见大?
最优化理论: 如何找到最优解?
信息论:如何定量度量不确定性?
形式逻辑:如何实现抽象推理?
线性代数:如何将研究对象形式化?
事实上,线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。
相似回答
学习
人工智能需要
具备
什么基础
知识?
答:
1.数学基础:人工智能涉及到很多数学概念和方法,如线性代数、概率论与数理统计、微积分等
。这些数学知识为理解和实现人工智能算法提供了基础。2.
编程基础
:学习人工智能需要掌握至少一种编程语言,如Python、C++或Java。编程能力是实现人工智能算法和构建智能系统的基础。3.
数据结构和算法
:人工智能算法通常涉...
人工智能
有
哪些基础
答:
人工智能学科研究的主要内容包括知识显示
、自动推理和检索方法、机械学习和知识获得、知识处理系统、自然语言理解、
计算机视觉
、智能机器人、自动程序设计等.知识标识是人工智能的基本问题之一,无论是推理还是搜索方法密切相关.常用的知识显示方法有逻辑显示法、生产式显示法、语义网络显示法和框架显示法等.常识...
人工智能需要什么基础?
答:
-
数据:在人工智能领域
,数据是训练算法的“粮食”。无论是监督学习还是半监督学习,都需要大量的标注数据来训练,以便机器能够学习和识别各种场景。只有经过广泛训练,才能构建出适应性强的模型。2.
技术基础
:-
文艺复兴时期之后发展起来的人工神经网络
。人工神经网络模仿神经元的功能,通过权重调整来响应...
人工智能
专业学
什么?
答:
数学基础
:数学基础是人工智能专业的重要基础,
包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等
。这些数学工具为人工智能算法提供了理论支撑。
编程基础
:编程是实现人工智能算法的重要手段,因此人工智能专业需要学习一门或多门编程语言,如Python、Java等。同时,还需要学习数据结构与算法、操作系统、数据库等课程,...
人工智能的基础
包括什么
答:
人工智能的基础包括内容有:
数学基础
、计算机科学基础、数据分析和处理、
自然语言处理、计算机视觉
。1、数学基础:人工智能涉及大量的数学知识,包括离散数学、线性代数、概率论和统计学。这些数学基础用于建立和理解人工智能算法和模型。2、计算机科学基础:人工智能需要计算机科学的基础知识,包括编程、数据结构和...
人工智能基础
学
什么
答:
1、数学基础
:人工智能需要很强的数学基础,主要包括:线性代数:矩阵、向量、特征值等,用于
机器学习
和深度学习中。概率论与统计:条件概率、贝叶斯定理、均值、方差、相关性等,用于权衡不确定性。渐拟理论:用于理解机器学习中模型对训练数据集的拟合。信息论:熵、互信息、KL散度等,用于特征选择和度量...
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