要在人工智能方向有所成就，需要读一些外文的文献，所以英语水平要提高。下面小编给大家介绍人工智能要学的基础有哪些，一起来看看吧。

人工智能要学的基础知识

一、数学基础

我们应该了解过，无论对于大数据还是对于人工智能而言，其实核心就是数据，通过整理数据、分析数据来实现的，所以数学成为了人工智能入门的必修课程。数学技术知识可以分为三大学科来学习：

1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多;

2、高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。

3、统计学相关基础：回归分析、聚类分析、分布(正态分布、t分布、密度函数)、指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)、显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)、A/B测试。

二、英语水平

这里说的英语，不是说的是英语四六级，我们都知道计算机起源于国外，很多有价值的文献都是来自国外，所以想要在人工智能方向有所成就，需要读一些外文的文献，所以英语水平要提高。

三、编程技术

首先作为一个普通程序员，C++ / Java / Python 这样的语言技能栈应该是必不可少的，其中 Python 需要重点关注爬虫、数值计算、数据可视化方面的应用。

人工智能入门的三道门槛，都是一些必备的基础知识，所以不要嫌麻烦，打好基础很关键。

学习人工智能的方法

上策是有自己的研究计划，挑战自己的极限。

中策是按照自己熟悉的课堂学习方法，制定属于自己的学习计划。

下策才是利用碎片化的时间学习。

首先，学编程。当然，只会编程无非是当个码农，人工智能的学问比编程高深多了。如果你对人工智能感兴趣，可以多了解一些这个领域里的发展。这个领域又分很多分支，有人研究深度学习，有人研究图像识别，有人研究机器人。这些研究会同时加深我们对人类智能和非人类的机器智能的了解。

除此之外，建议学习跟计算机、跟机器人一点关系都没有的知识。机器会轻轻松松地替代那些可重复的单调工作，不管是体力还是脑力工作，但机器替代不了人性中最微妙的部分。你要学会扬长避短，培养自己对复杂系统的综合分析和决策能力、创造性思维能力、情感交流、审美能力、与人交流的能力、讲故事的能力等等。

人工智能快速入门的步骤

人工智能的核心就是机器学习，它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。

机器学习属于计算机科学与统计学的交叉学科，在多个领域会以不同的面目出现，比如你应该听过这些名词：数据科学、大数据、人工智能、预测型分析、计算机统计、数据挖掘等。

虽然机器学习和这些领域有很多重叠的地方，但也不能将它们混淆。机器学习是一个非常广泛和丰富的领域，几乎在每个行业都有应用。因为要学习的东西太多，初学者很容易发慌，而且在面对很多个模型时也很容易迷失，看不到大局。

因此，把机器学习大概划分为以下九个部分进行学习：

ML整体学习:基本的机器学习原理，比如方差权衡这些知识。

优化：为模型发现比较参数的算法。

数据预处理：处理缺失数据、偏态分布、异常值等。

取样和拆分：怎样拆分数据集来调整参数和避免过度拟合。

监督式学习：使用分类和回归模型从标记数据中学习。

非监督式学习：使用因素和集群分析模型从非标记数据中学习。

模型评估：根据不同的性能度量做出决策。

集成学习：将不同模型相结合，达到更好的性能。

商业应用：机器学习如何帮助不同类型的商业业务。

如果条件足够，可以同时学习机器学习与深度学习，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。