人工智能要学哪些知识？

   人工智能AI行业在现阶段可谓最火，随着科技的创新和发展，未来人工智能工程师将成为需求最大的职业。为适应时代发展的需要，目前许多高校都开设了人工智能相关专业，市场上也出现了不少人工智能培训机构，虽然人工智能工程师的数量有所增加，但各行各业优胜劣汰，只有真正成为一名优秀的人工智能工程师，才能在职业竞争中脱颖而出。那么人工智能要学哪些知识呢？接下来跟随小编一起看看吧。

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人工智能要学哪些知识？

1、良好的数学及统计学基础。

无论在抽象建模阶段，还是模型、算法的分析设计阶段，人工智能工程师都面临着千变万化的问题，需要以数学和统计能力为基础。而人工智能最重要的领域——机器学习又是计算机科学中对数学和统计要求最高的一个分支，因此一个好的人工智能工程师首先必须具备出色的数学和统计能力。

2、程序语言。

AI要求具备Python,C++,Java等编程语言能力。AI是一门综合性很强的学科，它需要算法在各个领域的支持，而算法的实现需要编程。

3、人工神经网络。

AI包含两个方面：人工的和智能的。尽管目前有许多人对人工神经网络一无所知，也在从事人工智能产业，但从人工智能的本质和总体发展来看，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。

此外，优秀的人工智能工程师还应具有很强的英语阅读能力，能阅读最新人工智能资讯和人工智能方面的论文。

就人工智能技术的学科体系结构而言，人工智能人才需要建立起三大知识基础，一是数学基础，二是计算机基础，三是人工智能平台基础，因此，学习人工智能知识不仅知识量大，难度也相对较高。

数理基础是学习人工智能技术的重要前提，许多人工智能领域的研究方向都与数理知识密不可分，如机器学习，计算机视觉，自然语言处理等。它涉及了高等数学、线性代数、概率论等内容，可以说对数学知识的掌握状况将对人工智能知识的学习起到很大的作用。

例如，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法培训、算法验证以及算法应用等环节，算法是机器学习的核心，因此学习机器学习的重点在于对算法(设计)的认知能力，而算法设计的基础是对各种数学知识的应用。目前数理(统计)专业的毕业生中有不少会考研人工智能方向，这也是一个不错的选择。

电脑知识也是人工智能知识系统的重要组成部分，由于电脑知识在人工智能领域的广泛应用，因此，电脑专业也一直是培养电脑人才的主要渠道之一。就目前人工智能技术的体系结构而言，主要涉及到操作系统、计算机网络、编程语言、算法设计、数据结构等计算机专业知识。
AI平台所涉及的内容很多，不仅有大量的人工智能基础知识，而且还涉及到各个研发方向，包括机器学习，计算机视觉，自动推理等。新手要根据自己的知识结构和兴趣爱好，选择一个主攻方向。

由于目前人工智能技术的飞速发展，各行业对人工智能人才的需求也在不断增加，因此，部分高校也开始将人工智能人才的培养从研究生阶段推向本科阶段，相信在产业结构升级的推动下，未来人工智能人才的发展空间将十分广阔。以上就是小编为大家带来的人工智能要学哪些知识的介绍，希望对您有帮助。