人工智能怎么學(xué)習(xí)

　　人工智能所需要學(xué)習(xí)的技能有以下這些

　?、贆C?學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，入門AI必須掌握一些必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是并不是全部的數(shù)學(xué)知識都要學(xué)，只學(xué)工作上實際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化等這些。

　?、跀?shù)據(jù)分析里需要應(yīng)用到的內(nèi)容也需要掌握，但不是網(wǎng)上所說的從0開始幫你做數(shù)據(jù)分析的那種，而是數(shù)據(jù)挖掘或者說是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的東西，比如要知道計算機里面怎么挖掘數(shù)據(jù)、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具等等

　　補足了以上數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘基本知識，才可以正式進行機器學(xué)習(xí)算法原理的學(xué)習(xí)。

　?、鬯惴ǚ矫嫘枰莆找恍┗镜目蚣埽簆ython、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數(shù)據(jù)方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后臺開發(fā)、app開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、項目管理，則是一個學(xué)習(xí)算法的一個加分項。

　?、茏詈笮枰獙θ斯ぶ悄苡腥值恼J知，包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)兩大模塊，相關(guān)的算法原理、推導(dǎo)和應(yīng)用的掌握，以及最重要的算法思想。

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　　人工智能專業(yè)前景如何?