京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
想必大家也都知道,现在是一个逐渐智能化的社会,随着科技的不断进步,越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年,相信大家经常会听到人工智能四个字,人工智能这个行业比较吸引人,同时薪资待遇也较好。因此,很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业,但进入这个行业并不容易,如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢?
需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科,其本身涉及很多方面,比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等,因此,我们想要学好整个人工智能是很不容易的。
首先我们需要一定的数学基础,如:高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问,我学习人工智能为什么要有数学基础呢?二者看似毫不相干,实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化,概率论能让我们懂得如何描述统计规律,此外还有许多其他数学科目,这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
然后我们需要的就是对算法的累积,比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟,最后做出相应操作的一种智能化工具,算法在其中扮演的角色非常重要,可以说是不可或缺的一部分。
最后需要掌握和学习的就是编程语言,毕竟算法的实现还是需要编程的,推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展,就学习Java,而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然,只掌握一门编程语言是不够的,因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式,即采用多种编程软件及语言组合使用,在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++,此外还有MATLAB、VC++等,总之一句话,编程是必不可少的一项技能,需要我们花费大量时间和精力去掌握。
人工智能现在发展得越来越快速,这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到,在未来,我们的生活中将随处可见人工智能的产品,而这些产品能为我们的生活带来很大的便利,而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以,选择人工智能行业不会错,但正如文章开头所说,想入行,需要我们下足功夫,全面掌握这个行业所需要的技能才行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26