人工智能要學哪些知識？
人工智能AI行業在現階段可謂最火，隨著科技的創新和發展，未來人工智能工程師將成為需求最大的職業。為適應時代發展的需要，目前許多高校都開設了人工智能相關專業，市場上也出現了不少人工智能培訓機構，雖然人工智能工程師的數量有所增加，但各行各業優勝劣汰，只有真正成為一名優秀的人工智能工程師，才能在職業競爭中脫穎而出。那么人工智能要學哪些知識呢？接下來跟隨小編一起看看吧。
人工智能要學哪些知識？
1、良好的數學及統計學基礎。
無論在抽象建模階段，還是模型、算法的分析設計階段，人工智能工程師都面臨著千變萬化的問題，需要以數學和統計能力為基礎。而人工智能最重要的領域——機器學習又是計算機科學中對數學和統計要求最高的一個分支，因此一個好的人工智能工程師首先必須具備出色的數學和統計能力。
2、程序語言。
AI要求具備Python,C++,Java等編程語言能力。AI是一門綜合性很強的學科，它需要算法在各個領域的支持，而算法的實現需要編程。
3、人工神經網絡。
AI包含兩個方面：人工的和智能的。盡管目前有許多人對人工神經網絡一無所知，也在從事人工智能產業，但從人工智能的本質和總體發展來看，人工神經網絡將是人工智能產品的核心技術。
此外，優秀的人工智能工程師還應具有很強的英語閱讀能力，能閱讀最新人工智能資訊和人工智能方面的論文。
就人工智能技術的學科體系結構而言，人工智能人才需要建立起三大知識基礎，一是數學基礎，二是計算機基礎，三是人工智能平臺基礎，因此，學習人工智能知識不僅知識量大，難度也相對較高。
數理基礎是學習人工智能技術的重要前提，許多人工智能領域的研究方向都與數理知識密不可分，如機器學習，計算機視覺，自然語言處理等。它涉及了高等數學、線性代數、概率論等內容，可以說對數學知識的掌握狀況將對人工智能知識的學習起到很大的作用。
例如，機器學習涉及到數據收集、算法設計、算法實現、算法培訓、算法驗證以及算法應用等環節，算法是機器學習的核心，因此學習機器學習的重點在于對算法(設計)的認知能力，而算法設計的基礎是對各種數學知識的應用。目前數理(統計)專業的畢業生中有不少會考研人工智能方向，這也是一個不錯的選擇。
電腦知識也是人工智能知識系統的重要組成部分，由于電腦知識在人工智能領域的廣泛應用，因此，電腦專業也一直是培養電腦人才的主要渠道之一。就目前人工智能技術的體系結構而言，主要涉及到操作系統、計算機網絡、編程語言、算法設計、數據結構等計算機專業知識。
AI平臺所涉及的內容很多，不僅有大量的人工智能基礎知識，而且還涉及到各個研發方向，包括機器學習，計算機視覺，自動推理等。新手要根據自己的知識結構和興趣愛好，選擇一個主攻方向。
由于目前人工智能技術的飛速發展，各行業對人工智能人才的需求也在不斷增加，因此，部分高校也開始將人工智能人才的培養從研究生階段推向本科階段，相信在產業結構升級的推動下，未來人工智能人才的發展空間將十分廣闊。以上就是小編為大家帶來的人工智能要學哪些知識的介紹，希望對您有幫助。
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