人工智能算法(請問(wèn)自學(xué)AI算法需要懂什么知識?)
1.請問(wèn)自學(xué)AI算法需要懂什么知識?
首先你需要數學(xué)基礎：高等數學(xué)，線(xiàn)性代數，概率論數理統計和隨機過(guò)程，離散數學(xué)，數值分析
其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累；
然后，需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現還是要編程的；如果深入到硬件的話(huà)，一些電類(lèi)基礎課必不可少；
人工智能一般要到研究生才會(huì )去學(xué)，本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已，畢竟需要的基礎課過(guò)于龐大。
2.人工智能是什么? 什么是人工智能算法
《博弈圣經(jīng)》人工智能的定義；人們把理性看成智能、把智能看成（0、1、2、）三維數碼、把三維數碼看成邏輯，人工智能，也就是理性的三維數碼邏輯（+-*÷）精確的運算。
博弈圣經(jīng)著(zhù)作人的理論學(xué)說(shuō)；人工智能是什么，人們必須知道什么是思考、什么是思想、什么是智慧？才能對人工智能有一點(diǎn)粗略的認知。
博弈圣經(jīng)著(zhù)作人的理論學(xué)說(shuō)；感覺(jué)、思維、意識，形成的觀(guān)念，它會(huì )自我構成一致性的思考；它會(huì )通過(guò)文化的傳播方式，以唯心主義的自信、以及對唯物主義認識的思考、在第三空地里產(chǎn)生思想；《博弈圣經(jīng)》智慧的定義；智慧就是文化進(jìn)程中獨創(chuàng )的執行力。（智能，是理性的三維數碼邏輯（+-*÷）的精確運算。
博弈圣經(jīng)著(zhù)作人的理論學(xué)說(shuō)；人工智能是數字化三維支點(diǎn)測量，博弈取勝的人工智能，選擇一次，都要經(jīng)過(guò)4加、2減、2乘、1除的運算；運算就是對三維支點(diǎn)的運算、三維支點(diǎn)的測量、三維支點(diǎn)的尋找；人工智能是對“天平兩端與支點(diǎn)”，也類(lèi)似于“杠桿兩端與支點(diǎn)”對三維空間上的數字、開(kāi)啟數字邏輯的精密運算，測量其支點(diǎn)上，有關(guān)效應、常數、一個(gè)小目標，精準的給出，使自己提前知道未來(lái)取勝的結果。（提前知道一組組數字代碼中，給定的“地天代碼”數字，就是贏(yíng)的博文尺度，同時(shí)“人天代碼”會(huì )精準的顯示贏(yíng)了多少。）
博弈圣經(jīng)著(zhù)作人的理論學(xué)說(shuō)；國正論的非絕對對立性，相當于“天平兩端與支點(diǎn)”類(lèi)似于“杠桿兩端與支點(diǎn)”量化成四兩撥千斤“粒湍體博文代碼”；⑧1000-4668091=3047.6000（+-*÷）的精確運算，建立的人工智能，他使計算機開(kāi)始模仿博弈取勝的智慧；
三維支點(diǎn)感知、
三維支點(diǎn)思考、
三維支點(diǎn)意念、
它在三維支點(diǎn)上，進(jìn)行的數碼邏輯運算給出了三個(gè)結果；
支點(diǎn)常數加1，結果小于1為神學(xué)，（人天代碼加地碼4000斤+1(-5000斤)=-1000斤）；
支點(diǎn)常數加1，結果大于1為科學(xué)，（人天代碼加地碼4000斤+1(5000斤)=+9000斤）；
天人代碼能夠被地碼整除（30000斤÷5000斤），天人代碼又能被地人代碼減、下余一個(gè)小數為支點(diǎn)常數（效應、一個(gè)小目標）它的結果一定要小于1為博學(xué)，（30000斤-26000斤=4000斤）。
博弈取勝的人工智能，“粒湍體博文代碼”，是人類(lèi)認識未知世界，分別計算，神學(xué)、科學(xué)、博學(xué)，使用的數碼邏輯法則；
支點(diǎn)常數加1，結果小于1為神學(xué)，
支點(diǎn)常數加1，結果大于1為科學(xué)，
1除1減，支點(diǎn)常數小于1為博學(xué)。
它讓每一個(gè)人的手指上充滿(mǎn)人工智能，點(diǎn)擊計算機鍵盤(pán)，體驗神學(xué)、科學(xué)、博學(xué)，觀(guān)賞人與自然博弈的神通，“一人、一指、一鍵，贏(yíng)天下”。
3.人工智能是智能算法的實(shí)現,其核心內容在于什么?
人工智能是計算機學(xué)科的一個(gè)分支，二十世紀七十年代以來(lái)被稱(chēng)為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因為近三十年來(lái)它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)獨立的分支，無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統。
人工智能是研究使計算機來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習、推理、思考、規劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實(shí)現智能的原理、制造類(lèi)似于人腦智能的計算機，使計算機能實(shí)現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。可以說(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì )科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠遠超出了計算機科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應用層次，是它的一個(gè)應用分支。從思維觀(guān)點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數學(xué)常被認為是多種學(xué)科的基礎科學(xué)，數學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數學(xué)工具，數學(xué)不僅在標準邏輯、模糊數學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。
4.常用算法算法
在網(wǎng)上找到一篇文章，希望能幫上你的忙 近日導師讓偶專(zhuān)門(mén)研究了人工智能中的一個(gè)經(jīng)典算法： 有很多感想，寫(xiě)出來(lái)與大家共勉，這是上篇： 初識A*算法 A*算法在人工智能中是一種典型的啟發(fā)式搜索算法，為了說(shuō)清楚A*算法，我看還是先說(shuō) 說(shuō)何謂啟發(fā)式算法。
一、何謂啟發(fā)式搜索算法： 在說(shuō)它之前先提提狀態(tài)空間搜索。狀態(tài)空間搜索，如果按專(zhuān)業(yè)點(diǎn)的說(shuō)法就是將問(wèn)題求解 過(guò)程表現為從 初始狀態(tài)到目標狀態(tài)尋找這個(gè)路徑的過(guò)程。
通俗點(diǎn)說(shuō)，就是在解一個(gè)問(wèn)題 時(shí)，找到一條解題的過(guò)程可以從 求解的開(kāi)始到問(wèn)題的結果（好象并不通俗哦）。 由于求 解問(wèn)題的過(guò)程中分枝有很多，主要是求解過(guò)程中求 解條件的不確定性，不完備性造成的 ，使得求解的路徑很多這就構成了一個(gè)圖，我們說(shuō)這個(gè)圖就是狀態(tài)空 間。
問(wèn)題的求解實(shí) 際上就是在這個(gè)圖中找到一條路徑可以從開(kāi)始到結果。這個(gè)尋找的過(guò)程就是狀態(tài)空間搜 索。
常用的狀態(tài)空間搜索有深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先。廣度優(yōu)先是從初始狀態(tài)一層一層向下找， 直到找到目標 為止。
深度優(yōu)先是按照一定的順序前查找完一個(gè)分支，再查找另一個(gè)分支 ，以至找到目標為止。這兩種算 法在數據結構書(shū)中都有描述，可以參看這些書(shū)得到更詳 細的解釋。
前面說(shuō)的廣度和深度優(yōu)先搜索有一個(gè)很大的缺陷就是他們都是在一個(gè)給定的狀態(tài)空間中 窮舉。這在狀 態(tài)空間不大的情況下是很合適的算法，可是當狀態(tài)空間十分大，且不預測 的情況下就不可取了。
他的效率 實(shí)在太低，甚至不可完成。在這里就要用到啟發(fā)式搜索 了。
啟發(fā)式搜索就是在狀態(tài)空間中的搜索對每一個(gè)搜索的位置進(jìn)行評估，得到最好的位置， 再從這個(gè)位置 進(jìn)行搜索直到目標。這樣可以省略大量無(wú)畏的搜索路徑，提到了效率。
在 啟發(fā)式搜索中，對位置的估價(jià)是 十分重要的。采用了不同的估價(jià)可以有不同的效果。
我 們先看看估價(jià)是如何表示的。 啟發(fā)中的估價(jià)是用估價(jià)函數表示的，如： f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n) 是節點(diǎn)n的估價(jià)函數，g(n)實(shí)在狀態(tài)空間中從初始節點(diǎn)到n節點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)，h (n)是從n到目 標節點(diǎn)最佳路徑的估計代價(jià)。
在這里主要是h(n)體現了搜索的啟發(fā)信息， 因為g(n)是已知的。如果說(shuō)詳細 點(diǎn)，g(n)代表了搜索的廣度的優(yōu)先趨勢。
但是當h(n) >> g(n)時(shí)，可以省略g(n)，而提高效率。這些就深了， 不懂也不影響啦！我們繼續看看 何謂A*算法。
二、初識A*算法： 啟發(fā)式搜索其實(shí)有很多的算法，比如：局部擇優(yōu)搜索法、最好優(yōu)先搜索法等等。當然A* 也是。
這些算法 都使用了啟發(fā)函數，但在具體的選取最佳搜索節點(diǎn)時(shí)的策略不同。象局 部擇優(yōu)搜索法，就是在搜索的過(guò)程中 選取“最佳節點(diǎn)”后舍棄其他的兄弟節點(diǎn)，父親節 點(diǎn)，而一直得搜索下去。
這種搜索的結果很明顯，由于舍 棄了其他的節點(diǎn)，可能也把最 好的節點(diǎn)都舍棄了，因為求解的最佳節點(diǎn)只是在該階段的最佳并不一定是全局 的最佳。 最好優(yōu)先就聰明多了，他在搜索時(shí)，便沒(méi)有舍棄節點(diǎn)（除非該節點(diǎn)是死節點(diǎn)），在每一 步的估價(jià)中 都把當前的節點(diǎn)和以前的節點(diǎn)的估價(jià)值比較得到一個(gè)“最佳的節點(diǎn)”。
這樣 可以有效的防止“最佳節點(diǎn)”的 丟失。那么A*算法又是一種什么樣的算法呢？其實(shí)A*算 法也是一種最好優(yōu)先的算法。
只不過(guò)要加上一些約束 條件罷了。由于在一些問(wèn)題求解時(shí) ，我們希望能夠求解出狀態(tài)空間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求 解問(wèn)題，A*就 是干這種事情的！我們先下個(gè)定義，如果一個(gè)估價(jià)函數可以找出最短的路徑，我們稱(chēng)之 為可采 納性。
A*算法是一個(gè)可采納的最好優(yōu)先算法。A*算法的估價(jià)函數克表示為： f'(n) = g'(n) + h'(n) 這里，f'(n)是估價(jià)函數，g'(n)是起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路 經(jīng)的啟發(fā)值。
由 于這個(gè)f'(n)其實(shí)是無(wú)法預先知道的，所以我們用前面的估價(jià)函數f(n) 做近似。 g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n) 才可（大多數情況下都是滿(mǎn)足的，可以不用 考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n) 我們說(shuō)應用這種估價(jià)函數的 最 好優(yōu)先算法就是A*算法。
哈！你懂了嗎？肯定沒(méi)懂！接著(zhù)看！ 舉一個(gè)例子，其實(shí)廣度優(yōu)先算法就是A*算法的特例。其中g(shù)(n)是節點(diǎn)所在的層數，h(n) =0，這種h(n)肯 定小于h'(n)，所以由前述可知廣度優(yōu)先算法是一種可采納的。
實(shí)際也 是。當然它是一種最臭的A*算法。
再說(shuō)一個(gè)問(wèn)題，就是有關(guān)h(n)啟發(fā)函數的信息性。h(n)的信息性通俗點(diǎn)說(shuō)其實(shí)就是在估 計一個(gè)節點(diǎn)的值 時(shí)的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除的節點(diǎn)就越多，估 價(jià)函數越好或說(shuō)這個(gè)算法越好。
這就 是為什么廣度優(yōu)先算法的那么臭的原因了，誰(shuí)叫它 的h(n)=0，一點(diǎn)啟發(fā)信息都沒(méi)有。但在游戲開(kāi)發(fā)中由于實(shí) 時(shí)性的問(wèn)題，h(n)的信息越多 ，它的計算量就越大，耗費的時(shí)間就越多。
就應該適當的減小h(n)的信息，即 減小約束 條件。但算法的準確性就差了，這里就有一個(gè)平衡的問(wèn)題。
可難了，這就看你的編程了！ 。
5.智能學(xué)習算法有哪些
智能計算也有人稱(chēng)之為“軟計算”，是們受自然（生物界）規律的啟迪，根據其原理，模仿求解問(wèn)題的算法。
從自然界得到啟迪，模仿其結構進(jìn)行發(fā)明創(chuàng )造，這就是仿生學(xué)。這是我們向自然界學(xué)習的一個(gè)方面。
另一方面，我們還可以利用仿生原理進(jìn)行設計（包括設計算法），這就是智能計算的思想。這方面的內容很多，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、遺傳算法、模擬退火算法、模擬退火技術(shù)和群集智能技術(shù)等。
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法 “人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN）是在對人腦組織結構和運行機制的認識理解基礎之上模擬其結構和智能行為的一種工程系統。早在本世紀40年代初期，心理學(xué)家McCulloch、數學(xué)家Pitts就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的第一個(gè)數學(xué)模型，從此開(kāi)創(chuàng )了神經(jīng)科學(xué)理論的研究時(shí)代。
其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等學(xué)者又先后提出了感知模型，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)得以蓬勃發(fā)展。 幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )簡(jiǎn)介 1.1 多層感知網(wǎng)絡(luò )（誤差逆傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )） 在1986年以Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家出版的《Parallel Distributed Processing》一書(shū)中，完整地提出了誤差逆傳播學(xué)習算法，并被廣泛接受。
多層感知網(wǎng)絡(luò )是一種具有三層或三層以上的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。典型的多層感知網(wǎng)絡(luò )是三層、前饋的階層網(wǎng)絡(luò )，即：輸入層I、隱含層（也稱(chēng)中間層）J和輸出層K。
相鄰層之間的各神經(jīng)元實(shí)現全連接，即下一層的每一個(gè)神經(jīng)元與上一層的每個(gè)神經(jīng)元都實(shí)現全連接，而且每層各神經(jīng)元之間無(wú)連接。 但BP網(wǎng)并不是十分的完善，它存在以下一些主要缺陷：學(xué)習收斂速度太慢、網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習記憶具有不穩定性，即：當給一個(gè)訓練好的網(wǎng)提供新的學(xué)習記憶模式時(shí)，將使已有的連接權值被打亂，導致已記憶的學(xué)習模式的信息的消失。
1.2 競爭型（KOHONEN）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 它是基于人的視網(wǎng)膜及大腦皮層對剌激的反應而引出的。神經(jīng)生物學(xué)的研究結果表明：生物視網(wǎng)膜中，有許多特定的細胞，對特定的圖形（輸入模式）比較敏感，并使得大腦皮層中的特定細胞產(chǎn)生大的興奮，而其相鄰的神經(jīng)細胞的興奮程度被抑制。
對于某一個(gè)輸入模式，通過(guò)競爭在輸出層中只激活一個(gè)相應的輸出神經(jīng)元。許多輸入模式，在輸出層中將激活許多個(gè)神經(jīng)元，從而形成一個(gè)反映輸入數據的“特征圖形”。
競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種以無(wú)教師方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )訓練的網(wǎng)絡(luò )。它通過(guò)自身訓練，自動(dòng)對輸入模式進(jìn)行分類(lèi)。
競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及其學(xué)習規則與其它類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和學(xué)習規則相比，有其自己的鮮明特點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò )結構上，它既不象階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )那樣各層神經(jīng)元之間只有單向連接，也不象全連接型網(wǎng)絡(luò )那樣在網(wǎng)絡(luò )結構上沒(méi)有明顯的層次界限。
它一般是由輸入層（模擬視網(wǎng)膜神經(jīng)元）和競爭層（模擬大腦皮層神經(jīng)元，也叫輸出層）構成的兩層網(wǎng)絡(luò )。兩層之間的各神經(jīng)元實(shí)現雙向全連接，而且網(wǎng)絡(luò )中沒(méi)有隱含層。
有時(shí)競爭層各神經(jīng)元之間還存在橫向連接。競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本思想是網(wǎng)絡(luò )競爭層各神經(jīng)元競爭對輸入模式的響應機會(huì )，最后僅有一個(gè)神經(jīng)元成為競爭的勝者，并且只將與獲勝神經(jīng)元有關(guān)的各連接權值進(jìn)行修正，使之朝著(zhù)更有利于它競爭的方向調整。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )工作時(shí)，對于某一輸入模式，網(wǎng)絡(luò )中與該模式最相近的學(xué)習輸入模式相對應的競爭層神經(jīng)元將有最大的輸出值，即以競爭層獲勝神經(jīng)元來(lái)表示分類(lèi)結果。這是通過(guò)競爭得以實(shí)現的，實(shí)際上也就是網(wǎng)絡(luò )回憶聯(lián)想的過(guò)程。
除了競爭的方法外，還有通過(guò)抑制手段獲取勝利的方法，即網(wǎng)絡(luò )競爭層各神經(jīng)元抑制所有其它神經(jīng)元對輸入模式的響應機會(huì )，從而使自己“脫穎而出”，成為獲勝神經(jīng)元。除此之外還有一種稱(chēng)為側抑制的方法，即每個(gè)神經(jīng)元只抑制與自己鄰近的神經(jīng)元，而對遠離自己的神經(jīng)元不抑制。
這種方法常常用于圖象邊緣處理，解決圖象邊緣的缺陷問(wèn)題。 競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的缺點(diǎn)和不足：因為它僅以輸出層中的單個(gè)神經(jīng)元代表某一類(lèi)模式。
所以一旦輸出層中的某個(gè)輸出神經(jīng)元損壞，則導致該神經(jīng)元所代表的該模式信息全部丟失。 1.3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 1986年美國物理學(xué)家J.J.Hopfield陸續發(fā)表幾篇論文，提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
他利用非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統理論中的能量函數方法研究反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的穩定性，并利用此方法建立求解優(yōu)化計算問(wèn)題的系統方程式。基本的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一個(gè)由非線(xiàn)性元件構成的全連接型單層反饋系統。
網(wǎng)絡(luò )中的每一個(gè)神經(jīng)元都將自己的輸出通過(guò)連接權傳送給所有其它神經(jīng)元，同時(shí)又都接收所有其它神經(jīng)元傳遞過(guò)來(lái)的信息。即：網(wǎng)絡(luò )中的神經(jīng)元t時(shí)刻的輸出狀態(tài)實(shí)際上間接地與自己的t-1時(shí)刻的輸出狀態(tài)有關(guān)。
所以Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一個(gè)反饋型的網(wǎng)絡(luò )。其狀態(tài)變化可以用差分方程來(lái)表征。
反饋型網(wǎng)絡(luò )的一個(gè)重要特點(diǎn)就是它具有穩定狀態(tài)。當網(wǎng)絡(luò )達到穩定狀態(tài)的時(shí)候，也就是它的能量函數達到最小的時(shí)候。
這里的能量函數不是物理意義上的能量函數，而是在表達形式上與物理意義上的能量概念一致，表征網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)的變化趨勢，并可以依據Hopfield工作運行規則不斷進(jìn)行狀態(tài)變化，最終能夠達到的某個(gè)極小值的目標函數。網(wǎng)絡(luò )收斂就是指能量函數達到極小值。
如果把一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題的。
6.人工智能算法都有哪些
這是infoq上面最近的文章，說(shuō)的是蒙特卡洛算法來(lái)解圍棋問(wèn)題。
目前比較主流方法，大概就是機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )了。
/cn/presentations/computer-go-monte-carlo-search-and-statistical-learning?utm_source=infoq&utm_medium=videos_homepage&utm_campaign=videos_row2
7.人工智能都學(xué)習哪些方面的知識
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個(gè)領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門(mén)檻是需要你逐一攻克的。本文分享一下人工智能入門(mén)的三道屏障。
門(mén)檻一、數學(xué)基礎
我們應該了解過(guò)，無(wú)論對于大數據還是對于人工智能而言，其實(shí)核心就是數據，通過(guò)整理數據、分析數據來(lái)實(shí)現的，所以數學(xué)成為了人工智能入門(mén)的必修課程！
數學(xué)技術(shù)知識可以分為三大學(xué)科來(lái)學(xué)習：
1、線(xiàn)性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實(shí)，如果平常不用可能忘的比較多；
2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對于算法的設計和改進(jìn)工作，概統是核心課程，沒(méi)有之一。當拿到現成的算法時(shí)，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線(xiàn)代知識才能讓模型高效的跑起來(lái)。
3、統計學(xué)相關(guān)基礎
回歸分析（線(xiàn)性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）
聚類(lèi)分析（K-Means）
分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數）
指標（協(xié)方差、ROC曲線(xiàn)、AUC、變異系數、F1-Score）
顯著(zhù)性檢驗（t檢驗、z檢驗、卡方檢驗）
A/B測試
門(mén)檻二、英語(yǔ)水平
我這里說(shuō)的英語(yǔ)，不是說(shuō)的是英語(yǔ)四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價(jià)值的文獻都是來(lái)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(yǔ)水平。
門(mén)檻三、編程技術(shù)
首先作為一個(gè)普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語(yǔ)言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲(chóng)、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智能入門(mén)的三道門(mén)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！.
8.人工智能需要學(xué)些什么
廣義的說(shuō)，人工智能包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個(gè)智能體一樣解決問(wèn)題。
機器d學(xué)習是實(shí)現人工智能的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進(jìn)行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機（SVM）、各類(lèi)基于決策樹(shù)的算法（包括Boosting、Bagging、Random Forest等），各類(lèi)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的算法（例如簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò )及深度網(wǎng)絡(luò )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(gè)領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門(mén)檻是需要你逐一攻克的。本文千鋒給大家分享一下人工智能入門(mén)的三道屏障。
門(mén)檻一、數學(xué)基礎我們應該了解過(guò)，無(wú)論對于大數據還是對于人工智能而言，其實(shí)核心就是數據，通過(guò)整理數據、分析數據來(lái)實(shí)現的，所以數學(xué)成為了人工智能入門(mén)的必修課程！數學(xué)技術(shù)知識可以分為三大學(xué)科來(lái)學(xué)習：1、線(xiàn)性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實(shí)，如果平常不用可能忘的比較多；2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。
對于算法的設計和改進(jìn)工作，概統是核心課程，沒(méi)有之一。當拿到現成的算法時(shí)，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線(xiàn)代知識才能讓模型高效的跑起來(lái)。
3、統計學(xué)相關(guān)基礎回歸分析（線(xiàn)性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）聚類(lèi)分析（K-Means）分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數）指標（協(xié)方差、ROC曲線(xiàn)、AUC、變異系數、F1-Score）顯著(zhù)性檢驗（t檢驗、z檢驗、卡方檢驗）A/B測試門(mén)檻二、英語(yǔ)水平我這里說(shuō)的英語(yǔ)，不是說(shuō)的是英語(yǔ)四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價(jià)值的文獻都是來(lái)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(yǔ)水平。門(mén)檻三、編程技術(shù)首先作為一個(gè)普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語(yǔ)言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲(chóng)、數值計算、數據可視化方面的應用。
人工智能入門(mén)的三道門(mén)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。
