1. 人工智慧需要什麼基礎
門檻一、數學基礎
我們應該了解過，無論對於大數據還是對於人工智慧而言，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慧入門的必修課程!
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。
提到概率與數理統計的重要性，因為cs229中幾乎所有演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，參數的更新規則具有概率上的可解釋性。對於演算法的設計和改進工作，概統是核心課程，沒有之一。當拿到現成的演算法時，僅需要概率基礎知識就能看懂，然後需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
3、統計學相關基礎
回歸分析(線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維)
聚類分析(K-Means)
分布(正態分布、t分布、密度函數)
指標(協方差、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於國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智慧方向有所成就，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。
2. 人工智慧需要什麼基礎
1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫
3.編程語言基礎：C/C++、Python、Java
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容。
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等
要進入人工智慧行業，首先要有一定的數學功底，因為人工智慧不同於app開發，網頁開發、游戲開發等傳統的互聯網職位，先看看51cto學院人工智慧的課程，會有不少幫助。人工智慧是從數學中的「逼近理論」逐步演化而來的，當今人工智慧所使用的方法，最開始的時候大部分是數學家為了逼近某些比較難表示的非線性函數而使用的。後來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統計學家，開始嘗試用這套「逼近理論」解決一些分類問題。逐步發展成為現在的人工智慧局面。現在屬於人工智慧行業發展初期，各種可用的api函數都比較少，所以自己編寫演算法是必須要會的。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
3. ai必要的技術基礎是什麼
I開發專業人員必須掌握數學中的概率知識，這也是機器學習的基礎所在。傳統軟體開發人員經常使用在線庫，這意味著他們不需要親自進行數學計算。但AI開發人員則需要有能力編寫並理解復雜的演算法，以便不斷從數據當中找出洞察見解與基本模式。——Blair Thomas，eMerchantBroker
2. 首先要建立堅實的知識基礎
在開始接觸AI之前，大家首先應當建立起堅實的知識基礎。其中最重要的，自然是掌握編程基礎知識（Python是機器學習場景下的最佳編程語言之一）以及數學（包括線性代數、統計學與微積分），同時磨練自己的抽象思維能力。雖然大家不需要專業的學位來掌握AI與ML，但無限的激情絕對是一項必要前提。）Rahul Varshneya，ResumeSeed
3. 熟練掌握Python
AI技術正在快速發展，那些能夠洞悉AI奧秘的人們將在人才競爭中領先於對手。Python是這一領域中的首選編程語言，它易於理解及編寫，提供大量庫選項並具備龐大的用戶社區。另外，Python還支持TensorFlow、PyTorch以及Keras等高人氣機器學習與深度學習實現框架。——Susan ERebner，Cyleron
4. 在互聯網上搜索免費資源與在線課程
如果大家有意了解更多與AI技術相關的信息，請先從最簡單的切入點著手：谷歌搜索。這里有大量免費資源、文章以及在線課程，幫助各位快速對接正持續發展的AI開發世界。這些免費資源為新晉程序員們提供了一種簡單且風險極低的AI參與方式，您可以先通過體驗判斷自己是否真的打算投身於其中。——David Chen, Sharebert
5. 掌握強大的抽象思維能力
抽象思維或者說深層推理能力，是指機器理解事物之間隱含關系的能力。這種能力要比單純的學習邏輯、統計學或者數學議程更加「模糊」。但只有掌握了關系推理，大家才能在明確與直接的規則之外，更好地理解AI開發中的細微差別與復雜性元素。——Shu Saito，Godai
6. 利用AI演算法嘗試構建簡單成果
邁向AI學習的成功關鍵之一，在於首先建立起對AI系統工作原理的明確理解與強烈直覺。培養這種直覺的一種有效方式，就是先從簡單的項目入手。例如，您可以選擇一個自己感興趣的項目並為其挑選合適的簡單AI演算法，而後從零開始構建這一演算法。雖然可能存在著陡峭的學習曲線，但您將在這一過程中學到很多，並逐步獲得長期收益。——Sean Hinton，SkyHive
7. 了解人類洞察力如何與計算機編程相對接
為了成長為更強大的AI開發者，大家必須在統計學與數據科學方面建立起堅實的基礎。為了編寫出有效的AI語言表達，大家必須了解基本數學原理並有能力解釋現有數據中的含義。您需要將計算機編程與人類洞察力對接起來，才能在AI開發當中取得成功。Jared Weitz，United Capital Source
8. 學習如何收集正確的數據
AI非常適合一次性處理大量數據。因此在考慮創建AI軟體時，大家應當首先解決數據點方面的問題（例如選定客戶服務及營銷系統作為數據來源），而後以此為基礎建立一款能夠快速完成繁重數據處理任務的軟體。——Syed Balkhi，WPBeginner
9. 加入在線社區
Kaggle是一個專門面向數據科學家與機器學習人士的在線社區。該平台允許用戶查找並發布數據集，在基於Web的數據科學環境當中構建模型，並與其他機器學習工程師順暢溝通等等。大家可以藉此機會從其他從業者身上學習經驗，甚至可以參加比賽以提高自己的技術水平。——Stephanie Wells，Formidable Forms
10. 熟悉不同的AI類型
人工智慧當中包含一系列不同領域，大家應當全面研究，免得在投入大量時間與精力之後才發現不適合自己。對不同AI類型進行探索，一步步穩扎穩打地學習，同時避免因學習內容過多而產生倦怠情緒
4. python學習機器學習需要哪些功底，零基礎可以嗎
零基礎可以使用Python進行機器學習。如需使用Python進行機器學習推薦選擇【達內教育】。使用Python進行機器學習，要掌握以下基礎：
1、掌握Python基礎知識。
2、了解Python科學計算環境。熟悉4種工具的基礎知識，因為它們在基本的【Python機器學習】中得到了很好的應用。
3、分類。分類是監督學習的主要方法之一，並且執行預測的方式涉及具有類標簽的數據。
4、回歸。回歸類似於分類，因為它是監督學習的另一種主要形式，並且對預測分析有用。
5、聚類。聚類用於分析不包括預先標記的類的數據。使用最大化類內相似性和最小化不同類之間的相似性的概念將數據實例組合在一起。
6、更多分類。
7、合奏方法。感興趣的話點擊此處，免費學習一下
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