數(shù)學不好能學人工智能嗎?入門人工智能需要有什么基礎?下面就一起來看看吧!

人工智能(Artificial Intelligence)是這幾年科技圈很火的名詞之一，以深度學習為代表的機器學習在近幾年取得了很多令人震驚的成果，并且普遍應用到了諸如圖像識別、增強、風格轉(zhuǎn)換、生成，語音識別、翻譯，文章生成以及無人駕駛等諸多領域，在互聯(lián)網(wǎng)、科技和資本圈內(nèi)備受重視。

廣義的說，人工智能包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學習是實現(xiàn)人工智能的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數(shù)據(jù)中進行總結(jié)，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基于決策樹的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法(例如簡單網(wǎng)絡及深度網(wǎng)絡等)，以及多方法的集成等。

基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。

門檻一、數(shù)學基礎

我們應該了解過，無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言，其實核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，所以數(shù)學成為了人工智能入門的必修課程!

數(shù)學技術(shù)知識可以分為三大學科來學習：

1、線性代數(shù)，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;

2、高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數(shù)估計等等。

提到概率與數(shù)理統(tǒng)計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計及其在概率模型中的意義起手的，參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設計和改進工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當拿到現(xiàn)成的算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。

3、統(tǒng)計學相關(guān)基礎

回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)

聚類分析(K-Means)

分布(正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù))

指標(協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score)

顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)

A/B測試

門檻二、英語水平

我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。

門檻三、編程技術(shù)

首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關(guān)注爬蟲、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化方面的應用。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關(guān)鍵!