學習人工智能要準備哪些基礎知識?
需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統(tǒng)計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統(tǒng)計規(guī)律。
需要算法的積累：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如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間的積累。
需要掌握至少一門編程語言，比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類基礎課必不可少。
人工智能專業(yè)前景如何?