數(shù)學(xué)不好能學(xué)人工智能嗎?入門(mén)人工智能需要有什么基礎(chǔ)?下面就一起來(lái)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(yǔ)音識(shí)別、翻譯，文章生成以及無(wú)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(shuō)，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(wèn)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(shù)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(mén)檻是需要你逐一攻克的。

門(mén)檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

我們應(yīng)該了解過(guò)，無(wú)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(guò)整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門(mén)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(lái)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(méi)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(lái)。

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(mén)檻二、英語(yǔ)水平

我這里說(shuō)的英語(yǔ)，不是說(shuō)的是英語(yǔ)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(lái)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(yǔ)水平。

門(mén)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(yǔ)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(chóng)、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(mén)的三道門(mén)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!