數學不好能學人工智能嗎?入門人工智能需要有什么基礎?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，以深度學習為代表的機器學習在近幾年取得了很多令人震驚的成果，并且普遍應用到了諸如圖像識別、增強、風格轉換、生成，語音識別、翻譯，文章生成以及無人駕駛等諸多領域，在互聯網、科技和資本圈內備受重視。

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智能體一樣解決問題。機器學習是實現人工智能的一種方法，它不完全依靠預先設計，而是從數據中進行總結，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機(SVM)、各類基于決策樹的算法(包括Boosting、Bagging、Random Forest等)，各類基于人工神經網絡的算法(例如簡單網絡及深度網絡等)，以及多方法的集成等。

基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。

門檻一、數學基礎

我們應該了解過，無論對于大數據還是對于人工智能而言，其實核心就是數據，通過整理數據、分析數據來實現的，所以數學成為了人工智能入門的必修課程!

數學技術知識可以分為三大學科來學習：

1、線性代數，非常重要，模型計算全靠它~一定要復習扎實，如果平常不用可能忘的比較多;

2、高數+概率，這倆只要掌握基礎就行了，比如積分和求導、各種分布、參數估計等等。

提到概率與數理統(tǒng)計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數估計及其在概率模型中的意義起手的，參數的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設計和改進工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當拿到現成的算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。

3、統(tǒng)計學相關基礎

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)

指標(協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數、F1-Score)

顯著性檢驗(t檢驗、z檢驗、卡方檢驗)

A/B測試

門檻二、英語水平

我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，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的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。

門檻三、編程技術

首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應該是必不可少的，其中 Python 需要重點關注爬蟲、數值計算、數據可視化方面的應用。

人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎很關鍵!