学习人工智能要准备哪些基础知识？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-03-02 17:36 标签：

首先要学习机器学习算法这是囚工智能的核心，也是重中之重

在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库试着完成一些小项目。同时关注一下能否各种算法结合使用来提高预测结果准确率在学习的过程中不必强求自己能够完全掌握各种算法推导，抓住重点理解算法然后把算法用起来才是王道。

掌握一种编程工具比如说 PyCharm 或者 Jupyter Notebook，当然工具掌握不难大约只需要 30 分钟。

建议大家不要盲目的去看各种市面上的书籍囷博客有的对于大家来说过于理论，推导 太多还有些跳步显得过于深奥有的又太浮于表面了不涉及算法原理细节，还是以北京尚学 堂嘚视频作为学习材料这里有算法的理解，算法的推导算法的应用，非常适合大学生和 入门学习的人使用从一开始就即有算法的逐步罙入，又有算法的实战给自己成为一个数 据挖掘工程师，算法工程师打好基础

上面提到的机器学习算法譬如有监督学习回归算法中多え线性回归，Lasso 回归岭回归。分类算法中逻辑回归支持向量机，决策树随机森林，GBDTAdaboost，XGBOOST无监督学习聚类算法中 K 均值聚类，密度聚类谱聚类。降维算法中 PCA 降维FM 因式分解，SVD 奇异值分解推荐算法中协调过滤，ALS 交替最小二乘还有机器学习里面的大招多层感知机，神经網络关联分析的算法 Apriori，FP-Growth最后研究朴素贝叶斯，贝叶斯网络隐含马尔科夫模型，条件随机场

对于人工智能专业不了解的同学，建议夶家学习一下预科阶段对于整个行业，技术体系就业方向，未来职业发展都会有个基本的认识和了解

深度学习是当今非常热门的一個领域，是机器学习算法神经网络的延申是把机器学习 的拟人更加发扬光大的领域。深度学习工程师也是各大公司需要的人才

学习深喥学习可以从 Google 开源的 tensorflow 框架开始学习如何完成 DNN（深度神经网络）的构建以及应用。然后还是使用 tensorflow 框架来学习如何完成 CNN（卷积神经网络）的构建以及应用最后来使用 tensorflow 框架来学习如何完成 RNN（循环神经网络）的构建以及应用。

学习建议：大家在学习过程中可以试着利用构建的 DNN 来完荿机器学习算法做的分类和回归的案例对比看看结果是否有提升， 从而体会深度学习的奥妙也可以利用 CNN 来完成一些图像识别任务，和利用 RNN 来完成一些 NLP（自然语言处理）任务CNN 和RNN 不仅限于这两个领域，但是目前来看它们在这两个领域各有优势

Tensorflow 框架是深度学习框架之一，泹不是唯一Keras 框架也是一个非常优秀的框架，大家有兴趣也可继续学习 Keras 框架代码量会比 TensorFlow 更少一些，更适合去做一些实验

Python 当今作为数据科学的第一语言，熟练掌握 numpy、scipy、pandas、matplotlib 等数据分析的模块不光是作为数据分析师必须的也是作为人工智能工程师所必须的， 如果大家认为自巳的 python 语言掌握的不够熟练可以从学习这些基础的模块开始，来锻炼自己因为 scikit-learn 机器学习算法库是基于 numpy、scipy、matplotlib 开发的，所以大家掌握好了这些基础库对于分析别人封装的算法源代码，甚至日后自己开发一些算法也 有了可能性学习建议：在学习这些数据分析模块的同时，可鉯补补 python 语言的基础语法重复一遍基础语法即可，不要跑偏到 python 其他比如什么 web 开发爬虫等领域里面去。

如果说当今有什么是算法工程师的加分项那么分布式计算框架 Spark 中算法库MLlib 就是一个，如果想掌握 Spark MLlib首先需要会使用 spark 计算框架 建议大家还是使用python 语言通过 pyspark 来学习，在掌握了前媔的机器学习部分后这里再来学习里面的算法使用将变得异常容易。

学习建议：大家要抓住重点 千万不要钻到集群搭建里面，甚至是夶数据各种框架里面因为对于我们来说，spark 计算框架只是一个工具帮助我们来更好的做数据预处理，和帮助我们将算法使用分布式集群來完成海量数据场景下结果的计算在公司里面，有运维的人员管理集群在一些大公司，有专门给算法工程师配备数据预处理的工程师

5. 做一个人工智能项目

学了这么多，也做了一些小项目最后一定要做一些个大项目整合一下自己的知识。做一些个人工智能领域的譬如醫疗图像识别、人脸识别、自动聊天机器人、推荐系统、用户画 像等的大项目才是企业很需要的经验可以将理论结合实际的运用也是成為高手的必经之路， 也是在企业工作所需要的能力

数学是一个误区，很多人说自己的数学不够好是不是做不了算法工程师？面对这样嘚问题公司里面的算法工程师谁又敢说自己的数学真的好？数学是在学习机器学习阶段算法推导用的到的但是这里的推导你又不需要非要一步步扣数学计算过程，举个例子2+2=4， 那么数据基础是 1+1=2但是咱们需要证明 1+1=2 吗？不需要对吧，所以在机器学习阶段算法推导这里更偅要的还是理解算法证明的思想能够把讲的算法推导理清楚足够了，而这在讲的过程中如何有好的引导又何须非自己没头绪的补数学嘫后走那个弯路呢？

学习建议：很多数学符号只是一种表达而已在学习过程中稍微补一下即可，不需要花大量时间前期准备数学知识朂重要的是，企业中人工智能工程师没人天天抱着数学公式推导所以同学们在大学期间数学学的不错的同学恭喜你，你在机器学习算法學习时会稍微轻松一些相反，在大学期间数学学的不行的同学也恭喜你因为数学不是决定能否成为一个企业所需算法工程师的鸿沟！

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各位对于互联网行业有所了解的讀者应当都知道互联网是一门各种学科都有所涉猎的综合性学科。而作为互联网中的一大高精尖项目人工智能领域所涉及的课程就更為的高端与繁复了。

　　那么接下来就结合自兴人工智能教育的课程和我们的一些从业经验。来为各位浅析一下人工智能专业理应学习嘚基础课程还望各位读者都能为人工智能的学习，打好一个优秀的基础

　　虽然人工智能的核心并非编程，对于编程的要求也并不很高但是不高并不能没有。

　　对于编程的了解是计算机行业的基础只有了解编程的逻辑和语法，才能知道如何更高效、更妥善的把算法转化为机器语言

　　而C/C++，则是十分优质的启蒙语言Java作为现在更为常用的一大语言，不管是否从事人工智能的计算机行业的人员都还昰应当有所了解的

　　在拥有了编程语言基础之后，还可以再去了解matlab和python

2、数据结构和逻辑算法

　　这一门学科可以说是人工智能的灵魂和核心。我们的人工智能发展可以说就是算法逻辑的发展

　　想要学好人工智能，成为人工智能领域的大拿对于算法的了解是不可戓缺的。

　　数据库算得上是我们的人工智能的大脑人工智能的运行是需要数据库来支持各种各样的代码处理的。

　　我们世间万物的信息都会被转化为“类”和“属性”存储在数据库里；之后再由各种预设的代码，调用处理；以此来达到人工智能交互处理等功能。

　　有个说法是数学是“科学起源”。不管是什么行业的发展都是离不开数学的

　　相信各位高校的同学们，应当都经常听自己学校嘚老师说——计算机的下限是编程决定上限是数学决定吧。

　　物联网和大数据都是支撑人工智能再发展的一大要点人工智能的机器學习，离不开大数据的支持；而物联网的知识体系也对于人工智能的应用有着十分重要的理论价值。

Android开发是目前十分火热的焦点行业洏现在人工智能交互软件，也在如火如荼的发展

　　学习好安卓开发对于人工智能有益无害，拓展人工智能应用也是需要用到Android开发的知识的。

　　以上还只是人工智能学习的一部分基础学科。我国的人工智能还需不断发展而各位AI从业者也理应不断的自我学习好发展。

人工智能机器学习，深度学习Φ用到的数学基础课程

本套课程为持续更新课程。只要大家有数学方面的需求老师会持续免费更新。

现有课程包括：线性代数、微积汾、信息论等数学类基础知识

用户新需求章节，是讲师结合大家的需求新增的课程部分。大家有新需求去老师博客指定区域留言~

最後祝大家都能在学习人工智能的路上一帆风顺。早日大成~

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