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人工智能這個專業(yè)是干什么的？

謝謝請?zhí)?/p>

充當一名教育領域的工作者，同樣的大數據和機器學習都是我的主要研究方向，所以才我來解釋一下這個問題。

伴隨著人工智能領域的發(fā)展，整個科技行業(yè)是對人工智能專業(yè)人才的需求量在堅持了停止，比較傳統(tǒng)的研究生教育也又不能柯西-黎曼方程巨大的市場需求，所以才人工智能人才的教育勢必會向本科教育不下沉，目前一小部分教育資源比較十分豐富的高校（以雙一流高校為主兼顧）先后設有會計了人工智能專業(yè)。

人工智能的本質是獲取知識、創(chuàng)造知識并比較合理句子修辭知識提升到某種目的的能力，并且是一種沒限制的能力。從能夠體現結構上來說，人工智能系統(tǒng)有三個大的組成部分，四個是環(huán)境感知能力、智力系統(tǒng)和行動系統(tǒng)，當然還都離不開環(huán)境的支持。感知系統(tǒng)和行動系統(tǒng)需要物聯網的支持、智力系統(tǒng)必須大數據和云計算的支持，所以機器智能是個有名的交叉學科。

從知識體系結構上來說，人工智能目前的研究內容分散在六大方面，除開計算機視覺、自然語言處理、機器學習、機器人學、手動推理和知識來表示，目前計算機視覺領域和自然語言處理領域早就成長了一批具有較強競爭力的科技企業(yè)。

從人工智能專業(yè)的課程設置來看，重點以及三個部分，其一是基礎學科，重點是數學和物理；其二是計算機基礎知識，重點是操作系統(tǒng)、計算機網絡、算法設計和數據結構等內容；其四是人工智能基礎知識，不屬于到人工智能基礎概念、推理和求解、知識表示、感應、通訊和行動等幾個大的部分。

確實目前人工智能領域的熱度也很高，一部分智能體也又開始來到生產環(huán)境，但是人工智能行業(yè)依舊所處的初期階段，也有大量的課題需進一步攻下，因為中,選擇人工智能專業(yè)最好讀幫一下忙研究生。

我從事行業(yè)互聯網行業(yè)多年，目前也在帶計算機專業(yè)的研究生，通常的研究方向聚集在大數據和人工智能領域，我會陸陸續(xù)續(xù)寫一些麻煩問下互聯網技術方面的文章，很有興趣朋友可以不關注我，也許一定會極大。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或則是考研方面的問題，都是可以在評論區(qū)留個言！

機器學習需要哪些數學基礎？

對于搞機器學習的同學來說，高等數學、線性代數和概率論與數理統(tǒng)計是最有用的三門的數學基礎了。下面我來各那說明這三方面在機器學習中的作用

一.高等數學高等數學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數法、泰勒發(fā)動等等知識點在機器學習中都有應用形式到。的或在邏輯回歸模型求梯度時候需要求偏導、優(yōu)化軟件目標不使用的牛頓迭代方法、帶約束力優(yōu)化問題的SVM需要都用到拉格朗日乘數法等等，另外其它高等數學的知識點在機器學習中些微都有吧體現了什么。

二.線性代數推薦系統(tǒng)不使用的SVD分解、張量分解、非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼一下以前我用矩陣求導解最小二乘問題的公式推導過程，是可以體會到看看線性代數的重要程度。

最小二乘的解，這個可以是從梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解，但也可以基于矩陣求導來換算，它的計算非常簡潔明快高效安全，不需要大量迭代，只需解一個正規(guī)方程組。

當然，線性代數是對機器學習來說比高數還不重要。

三.概率論與數理統(tǒng)計概率論與數理統(tǒng)計那你更有用了，比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型會用到的貝葉斯公式，高斯過程、大的熵模型，樣本采集方法，NLP領域的大部分算法都與概率論查找，像基于組件LDA的主題模型、基于條件CRF的序列上標模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以我要搞機器學習，高等數學、線性代數和概率論與數理統(tǒng)計全是必不可少的數學基礎。