人工智能需要什么基础？
作者：王虹 www.yuediqu.com 2025-05-20
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门槛一、数学基础是人工智能领域的基石。无论是处理大数据还是开展人工智能研究，关键都在于数据的整理和分析，这就离不开数学知识。数学技术知识主要分为三个学科进行学习：1、线性代数，它是模型计算的核心，对于线性代数的基础概念和运算必须扎实掌握，避免因长时间不使用而遗忘；2、高等数学与概率论，掌握基础概念，如积分、求导、概率分布、参数估计等。在许多算法推导中，概率与数理统计起着至关重要的作用，它们为算法的参数更新提供了概率解释。这些课程对于算法的设计、改进至关重要。具备这些知识后，即使面对现成的算法，也能够利用概率知识进行理解，并运用线性代数的知识来实现模型的有效运行；3、统计学的基础知识，包括回归分析（如线性回归）、正则化（L1/L2正则化）、降维技术（如PCA/LDA）、聚类分析（如K-Means）、不同类型的分布（如正态分布、t分布）、密度函数、评价指标（如协方差、ROC曲线、AUC）、变异系数、F1-Score以及显著性检验（如t检验、z检验、卡方检验）等。
门槛二、英语水平对于人工智能领域的研究者来说也是必不可少的。计算机科学起源于国外，大量有价值的文献资料都是英文撰写，因此，为了在人工智能方向取得成就，必须具备阅读外文文献的英语水平。
门槛三、编程技术是实现人工智能算法的工具。作为一个程序员，掌握C++、Java或Python等编程语言是基础中的基础。特别是Python，它在爬虫、数值计算、数据可视化等方面有广泛应用，值得特别关注。
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