自學(xué)人工智能需要學(xué)哪些專業(yè)知識(shí)？至少，你需要一個(gè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過(guò)程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)包含了處理智能問(wèn)題的基本思想和方法，也是理解復(fù)雜算法必不可少的

自學(xué)人工智能需要學(xué)哪些專業(yè)知識(shí)？

至少，你需要一個(gè)數(shù)學(xué)基礎(chǔ):

高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過(guò)程、離散數(shù)學(xué)、數(shù)值分析。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)包含了處理智能問(wèn)題的基本思想和方法，也是理解復(fù)雜算法必不可少的要素?，F(xiàn)在的各種人工智能技術(shù)，歸根結(jié)底都是基于數(shù)學(xué)模型的。要了解人工智能，首先要掌握必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。線性代數(shù)將研究對(duì)象形式化，概率論描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

需要算法的積累:

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法等；當(dāng)然，各種領(lǐng)域都需要算法。比如要學(xué)習(xí)SLAM為了讓機(jī)器人在定位環(huán)境中導(dǎo)航和建立地圖?？傊芏嗨惴ㄊ切枰獣r(shí)間積累的。

需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言:

比如C語(yǔ)言，MATLAB等等。畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是需要編程的；如果深入硬件，一些電學(xué)基礎(chǔ)課程必不可少。

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？

你不 人工智能不一定要學(xué)python，但是掌握python會(huì)幫助你最高效地學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)知識(shí)。為什么這么說(shuō)？

編程語(yǔ)言只是工具。python 最簡(jiǎn)單的編程語(yǔ)言只是一個(gè)編程工具。編程的本質(zhì)是算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Python是目前學(xué)習(xí)成本最低的編程語(yǔ)言，簡(jiǎn)單易學(xué)。還支持跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)，你寫(xiě)的代碼不需要太大改動(dòng)就可以在windows、linux、macos操作系統(tǒng)上運(yùn)行，非常方便。Python語(yǔ)言是一種解釋性的腳本語(yǔ)言，不需要編譯就可以邊寫(xiě)代碼邊調(diào)試，非常有利于理解代碼本身的邏輯。其他靜態(tài)編程語(yǔ)言就麻煩多了。

人工智能教材多以python講解。目前無(wú)論是市面上的人工智能相關(guān)教材，還是網(wǎng)絡(luò)上的開(kāi)源框架，基本都是用python作為相應(yīng)的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言來(lái)講解。人工智能本身就涉及到很多數(shù)學(xué)相關(guān)的知識(shí)。pyhon有豐富的與數(shù)值計(jì)算相關(guān)的包，比如numpy，pandas等?；谶@樣的第三方包，我們可以在學(xué)習(xí)過(guò)程中把全部精力投入到對(duì)相關(guān)知識(shí)本身的理解上，而不會(huì)被如何實(shí)現(xiàn)某個(gè)矩陣計(jì)算所困擾。

至于其他語(yǔ)言是否也可以用來(lái)學(xué)習(xí)，那 這是肯定的。目前主流的人工智能開(kāi)源框架都提供了多種語(yǔ)言的sdk，比如c，java等等。不過(guò)這兩種語(yǔ)言的學(xué)習(xí)成本要高很多。請(qǐng)記住，我們學(xué)的是人工智能，不是編程語(yǔ)言。希望我的回答對(duì)你有幫助！