人工智能指的是能够赋予机器智能，能够像人类一样进行决策，它是长久以来计算机届人士的愿景。下面小编给大家介绍人工智能要学习哪些基础知识，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、高数和概率，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。

提到概率与数理统计的重要性，因为cs229中几乎所有算法的推演都是从参数估计及其在概率模型中的意义起手的，参数的更新规则具有概率上的可解释性。

对于算法的设计和改进工作，概统是核心课程，没有之一。当拿到现成的算法时，仅需要概率基础知识就能看懂，然后需要比较多的线代知识才能让模型高效的跑起来。

3、统计学相关基础：回归分析(线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维)、聚类分析(K-Means)、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

我这里说的英语，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，还是要读一些外文文献的，所以要达到能够读懂外文文献的英语水平。

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。

人工智能的学习步骤

一、打好基础

计算机的基础是数学，机器学习的基础也是数学。这里分成两种观点去看待：

1、想要深入研究机器学习算法，并对算法的优化做出贡献。

2、想要深入的理解机器学习算法，并在实际场景中很好的使用算法。

无论是持哪一种观点去进行学习，都需要数学，程度有所不同。

如果是1，那么就需要非常扎实的数学能力《高等数学》《数理统计》《线性代数》这些基础课程自不必说，而且非常需要一个博士学位的加持。

如果是2，那么数学课起码要做到理解基本概念，可以不会算某些公式，但是得知道公式的原理和作用。

二、修炼内功

内功就是机器学习算法原理，数学能力能让你很好的读懂这些算法的计算过程，但是你需要通盘的去理解经典的、流行的各个机器学习算法的原理，这样你就可以选择去从原理入手去优化它，或者选择从原理出发更好的理解它的适用场景。

三、进阶训练

无论是详细了解机器学习的算法原理，还是为一个具体的场景示例开发机器学习模型，都需要一定的工具能力和代码能力。

独自一人进行学习和实践，太过于孤独，华为云自去年开始便致力于机器学习技术的开发与研究，并推出了多款机器学习的免费课程供开发者探究机器学习的奥秘。开发者可以在华为云课程的社群中，与志同道合的同行共同探讨技术问题，集思广益，快速提升自己。

学习人工智能的方法

全世界都在说人工智能，想进入人工智能的领域，首先得搞明白它的概念和目标。人工智能指的是能够赋予机器智能，能够像人类一样进行决策，它是长久以来计算机届人士的愿景，所以一定要清楚“人工智能并不是一项技术”。所以对于人工智能的憧憬一定要转化为目前的技术思路和技术领域。

目前在实现人工智能这个目标上走的比较的技术就是“机器学习”，这就说明你得踏入“机器学习”这条道路。“机器学习”也同样是一个广泛的技术概念，它包含的技术“流派”林林总总，大致的划分是“传统机器学习”、“深度学习”、“强化学习”。初始的入门不可能面面俱到，所以一定要先找准你想要从事的行业和场景，然后去看这个行业和场景中哪种技术的应用的最多。

1、传统机器学习

来自于数据挖掘流派，非常适用于结构化的数据(就是非常规整的表格型数据)，适用于需要进行预测的场景(预测类别型结果、数值型结果)：信用风险检测(预测类别)、销售预测(预测金额)、商品推荐(预测类别、预测评分)等。

2、强化学习

来自于机器人学和自动控制，适用于需要探索和优化的场景，不一定需要结构化的数据，对于模拟环境的准确度有强要求，能够根据环境中参数的变化和环境的反馈自动给出比较选择：制造业某种设备运行时参数自动调控、智能温控、智能污水处理、智能交通信号灯、Alpha Go 围棋。

3、深度学习

来自于神经网络的大规模应用和计算集群算力的提升，非常适用于非结构化数据，比如图像、语音等，适用于识别类场景：图像识别、语音识别、语音合成、语义识别。