數(shù)學(xué)不好能學(xué)人工智能嗎?入門人工智能需要有什么基礎(chǔ)?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(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)在近幾年取得了很多令人震驚的成果，并且普遍應(yīng)用到了諸如圖像識(shí)別,、增強(qiáng),、風(fēng)格轉(zhuǎn)換、生成,，語音識(shí)別,、翻譯，文章生成以及無人駕駛等諸多領(lǐng)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(gè)智能體一樣解決問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方法,，它不完全依靠預(yù)先設(shè)計(jì),，而是從數(shù)據(jù)中進(jìn)行總結(jié)，達(dá)到模擬記憶,、推理的作用,。包括諸如支持向量機(jī)(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(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(shì)，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檻是需要你逐一攻克的,。

門檻一,、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

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

數(shù)學(xué)技術(shù)知識(shí)可以分為三大學(xué)科來學(xué)習(xí)：

1,、線性代數(shù)，非常重要,，模型計(jì)算全靠它~一定要復(fù)習(xí)扎實(shí),，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(chǔ)就行了,，比如積分和求導(dǎo)、各種分布,、參數(shù)估計(jì)等等,。

提到概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要性，因?yàn)閏s229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計(jì)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(duì)于算法的設(shè)計(jì)和改進(jìn)工作，概統(tǒng)是核心課程,，沒有之一,。當(dāng)拿到現(xiàn)成的算法時(shí)，僅需要概率基礎(chǔ)知識(shí)就能看懂,，然后需要比較多的線代知識(shí)才能讓模型高效的跑起來,。

3、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)

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

顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn)、z檢驗(yàn),、卡方檢驗(yàn))

A/B測(cè)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(jí),，我們都知道計(jì)算機(jī)起源于國(guó)外,，很多有價(jià)值的文獻(xiàn)都是來自國(guó)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(xiàn)的,，所以要達(dá)到能夠讀懂外文文獻(xiàn)的英語水平。

門檻三,、編程技術(shù)

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

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