關(guān)于人工智能學(xué)習(xí)路線圖，有哪些？它分為以下幾個部分:1.人工智能的現(xiàn)狀第一章人工智能來了2.人工智能的發(fā)展有幾個非常好的圖片，一個是Gartn學(xué)大數(shù)據(jù)需要有基礎(chǔ)嗎？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)自然需要基礎(chǔ)，而且相對于普

關(guān)于人工智能學(xué)習(xí)路線圖，有哪些？

它分為以下幾個部分:

1.人工智能的現(xiàn)狀

第一章人工智能來了

2.人工智能的發(fā)展

有幾個非常好的圖片，一個是Gartn

學(xué)大數(shù)據(jù)需要有基礎(chǔ)嗎？

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)自然需要基礎(chǔ)，而且相對于普通程序員，大數(shù)據(jù)的門檻略高。

大數(shù)據(jù)之所以叫大數(shù)據(jù)，自然是因為它的數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)模型復(fù)雜。所以學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)至少需要兩個基礎(chǔ)，一個是編程基礎(chǔ)，一個是數(shù)學(xué)和算法基礎(chǔ)。

讓 讓我們談?wù)劸幊痰幕A(chǔ)。目前大數(shù)據(jù)的主流語言有兩種。一個是Java。Java作為目前最流行的編程語言，可以說是用途相當廣泛，各種領(lǐng)域基本上都有Java的影子。Hadoop作為一種基于Java設(shè)計的大數(shù)據(jù)框架，也有著廣泛的應(yīng)用。

另一個是Python，后起之秀，是在大數(shù)據(jù)和AI時代發(fā)展起來的，這兩年非?；?。

那么，只有學(xué)好這些語言，熟悉相應(yīng)的大數(shù)據(jù)框架，才能在這個行業(yè)有一個基本的定位。否則，你不 連大數(shù)據(jù)實施的基礎(chǔ)知識都沒有，那么大數(shù)據(jù)呢？

那么，比編程能力更重要的是，在數(shù)學(xué)大數(shù)據(jù)的處理中，設(shè)計了大量與數(shù)學(xué)相關(guān)的知識。沒有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，基本只是看到數(shù)字如海，然后你就可以 不要開始。

要做好大數(shù)據(jù)，我們至少需要這些數(shù)學(xué)基礎(chǔ):

概率論與數(shù)理性統(tǒng)計

在數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)挖掘中，我們會用到很多與概率和數(shù)理統(tǒng)計相關(guān)的知識點，比如隨機變量及其分布、方差分析和回歸分析、貝葉斯理論等等。

沒有這些理論的支撐，我們在建模和挖掘的過程中可能會出現(xiàn)較大的偏差或者效率較低。

線性代數(shù)

在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景中，我們會把分析對象抽象成一個矩陣，矩陣會有轉(zhuǎn)置、向量等公式應(yīng)用到我們的實際場景中。奇異值分解、主成分分析、NMF、MF等。都是在大數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用的，所以學(xué)好線性代數(shù)意義重大。

當然理工科專業(yè)，大學(xué)基本都會學(xué)線性代數(shù)，你在大學(xué)學(xué)這些知識就夠了。

這部分數(shù)學(xué)知識也與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān)。矩陣、轉(zhuǎn)置、秩塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值和特征向量也是大數(shù)據(jù)建模和分析中常用的技術(shù)手段。

離散數(shù)學(xué)

離散數(shù)學(xué)是計算機科學(xué)的重要基礎(chǔ)，重要性自然不言而喻。大數(shù)據(jù)也是計算機科學(xué)不可回避的范疇，自然是必須學(xué)好的學(xué)科。

看完之后，你覺得是 "簡單 "，好吧，那你可以選擇好好學(xué)習(xí)，天天向上。