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学习人工智能和机器学习需要具备哪些基础知识?

标签: 机器学习 AI

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现在比较主流的观点是:机器学习的理论基础是数学;实践基础是语言。


奥斯汀大学的AI博士Prasoon Goyal认为,要学好机器学习,需要具备以下数学背景知识:


概率和统计

线性代数

优化

多变量微积分

功能分析(可选)

一阶逻辑(可选)

以上这些是比较初阶的、掌握机器学习所需的数学背景。如果希望在这个领域能够钻研的足够深入,软件工程师Ashutosh Singh给了一个更长的数学知识列表:


线性代数(向量)

矢量微积分(多元微积分,部分导数等)

三维坐标几何

概率论

离散数学(集合论等)

统计

高等代数(因子,进展,矩阵等)

三角

计数方法(排列,组合,鸽子孔原理等)


所以虽然人工智能现在确实很火,也确实一些大公司比如Google、微软、Facebook等在不断降低机器学习的学习门槛,并且开源机器学习框架,提供数据集搜索,目的都是在简化人工智能的开发过程。


如果你不只满足于跟着网上教学案例做几个小App,而是真正想在人工智能领域做出一番事业,树立一定影响力和地位,本禅师建议还是踏实下来,学好数学。


至于代码这块,Python是首选。Julia和R也是不错的选择。

 

 

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