眾所周知,人工智能當(dāng)前是香餑餑,無論是薪資待遇還是未來的發(fā)展空間都十分有競爭力,計劃學(xué)習(xí)人工智能的小伙伴都十分關(guān)心學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)條件,其實小編認為興趣愛好是最好的老師,只要你有濃厚的興趣都可以學(xué)習(xí),至于基礎(chǔ)條件都是次要的,小編相信基本上大部分的人都是沒有基礎(chǔ)的,如果有基礎(chǔ)都選擇自學(xué)了或者有直接的學(xué)習(xí)方法,也不會到網(wǎng)上來問這個問題了,下面小編給大家介紹一下。
學(xué)人工智能需要什么基礎(chǔ)?
小編認為,學(xué)習(xí)人工智能并沒有基礎(chǔ)條件的限制,只要自己有足夠的興趣愛好,同時有一定的經(jīng)濟基礎(chǔ)和時間就可以學(xué)習(xí)。因為,人工智能是一個系統(tǒng)的技術(shù),無論是自學(xué)還是報班學(xué)習(xí)都需要時間和錢。
至于計算機基礎(chǔ)知識并不是主要的,零基礎(chǔ)也是可以學(xué)習(xí)的,非計算機專業(yè)學(xué)習(xí)人工智能的成功案例也非常多,比如在培訓(xùn)班學(xué)習(xí)人工智能的人基本上都是沒有計算機基礎(chǔ)的。當(dāng)然了,如果你有一定計算機編程基礎(chǔ)肯定是一個加分項,有助于幫助你快速學(xué)習(xí)的。如果你想把人工智能技術(shù)學(xué)得精通一些,或者說達到一個高水平的技術(shù),需要掌握以下的一些基礎(chǔ)知識。詳細如下:
1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ):高等數(shù)學(xué),線性代數(shù),概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機過程,離散數(shù)學(xué),數(shù)值分析。
2、算法:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機,遺傳算法等等算法,當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法,比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM,總之算法很多,但需要時間的積累。
3、編程語言:畢竟算法的實現(xiàn)還是要編程的,比如C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應(yīng)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(yīng)用。
4、計算機基礎(chǔ):計算機原理,操作系統(tǒng),程序設(shè)計語言,分布式系統(tǒng),算法基礎(chǔ);
除了學(xué)習(xí)和掌握以上的知識,同時還參加一些企業(yè)項目的實踐,這樣可以更好地提高簡歷的含金量。除了能讓簡歷更漂亮一樣,也增強了自己面試的通過率,對自己今后的 工作也有很大的幫助!