學(xué)人工智能需要哪些基礎(chǔ)？人工智能是一門非常流行的科學(xué)，縮寫為AI。它被認(rèn)為是21世紀(jì)的三大尖端技術(shù)之一。另外兩項(xiàng)技術(shù)是基因工程和納米科學(xué)。研究和開發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)

學(xué)人工智能需要哪些基礎(chǔ)？

人工智能是一門非常流行的科學(xué)，縮寫為AI。它被認(rèn)為是21世紀(jì)的三大尖端技術(shù)之一。另外兩項(xiàng)技術(shù)是基因工程和納米科學(xué)。研究和開發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)是一門新興的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。它的目的是理解智能的本質(zhì)，制造出一種能以類似人類智能的方式做出反應(yīng)的新型智能機(jī)器。該領(lǐng)域的研究內(nèi)容包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。

人工智能是一門使計(jì)算機(jī)模擬人類某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、計(jì)劃等）的學(xué)科，主要包括用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理，使計(jì)算機(jī)與人腦智能相似，使計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)更高層次的智能應(yīng)用程序。人工智能將涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)。可以說，幾乎所有的自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)學(xué)科都已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇。如今，熱騰騰的大數(shù)據(jù)和阿爾法圍棋大戰(zhàn)對(duì)李世石的背后，有著人工智能的影子。

學(xué)習(xí)人工智能主要包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、矩陣論、圖論、隨機(jī)過程、最優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯理論、支持向量機(jī)、粗糙集、經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯、認(rèn)知心理學(xué)，以及微積分、線性代數(shù)等編程工具，如MATLAB、SPSS、C或Java。

優(yōu)秀的程序員應(yīng)該掌握多少門編程語言？

這個(gè)問題更復(fù)雜。

我做控制，很多控制工程師都是從事單片機(jī)、DSP的開發(fā)，一般用C語言，而C語言就足夠了，很少用匯編。

我也有朋友做前端和后端，用PHP，Java等。

因此，關(guān)于這個(gè)問題沒有最終結(jié)論，但可以肯定的是，它不限于熟悉的編碼。

例如，您可能無法在生活中使用assembly，但您應(yīng)該仔細(xì)學(xué)習(xí)它。

因此，至少專攻一門學(xué)科，另一門應(yīng)該學(xué)會(huì)，技能不要壓力大。

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

開始時(shí)，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實(shí)際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

希望對(duì)您有所幫助

兩者都是深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，可用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

首先，不同的公司提供支持。Python來自Facebook，glion來自Amazon。

那么，類型定位就不同了。如果詳細(xì)劃分，Python是一個(gè)靈活的后端深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，tensorflow和mxnet被視為一種類型，glion是一個(gè)高度集成的前端平臺(tái)，keras是一種類型。也就是說，glion的一個(gè)函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個(gè)功能，glion的一個(gè)命令就可以完成mxnet的開發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺(tái)的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡(jiǎn)單但速度有限，glion結(jié)合了符號(hào)編程和命令編程，既快又簡(jiǎn)單。

最后，靈活性。Python的集成度沒有g(shù)lion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

事實(shí)上，這是由于Python的語言特性。當(dāng)你學(xué)習(xí)咕嚕，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它很熱。因?yàn)閷W(xué)生太少，需要幫助的企業(yè)也很多，現(xiàn)在還很早。不過，我加入了python，但我也可以學(xué)習(xí)golang。學(xué)習(xí)時(shí)間很短。

?？粕鷮W(xué)了python然后投了一堆簡(jiǎn)歷根本沒有面試邀請(qǐng)，就是因?yàn)閷W(xué)歷低嗎？

呵呵，你才剛一年級(jí)，剛剛學(xué)了一點(diǎn)語言。甚至不是初學(xué)者。毫不夸張地說，學(xué)習(xí)電腦就是拼數(shù)學(xué)。光靠學(xué)幾門語言你什么都做不了。特別是在編程實(shí)現(xiàn)某些函數(shù)時(shí)，如果數(shù)學(xué)學(xué)得不好，就不能設(shè)計(jì)出合適的算法。數(shù)學(xué)建模非常重要。我勸你不要想當(dāng)然。讓我們來看看傅立葉變換，這是最常見的一個(gè)高數(shù)字。利用傅立葉變換設(shè)計(jì)低通濾波器是圖像處理中最常用的基本功能之一。

同樣，機(jī)器語言本身是一個(gè)二進(jìn)制矩陣。圖像的本質(zhì)也是由像素組成的矩陣。然后你就會(huì)知道線性代數(shù)的重要性。然后對(duì)各種圖像、信號(hào)進(jìn)行放大和縮小，需要用到各種插值，那么你會(huì)后悔離散數(shù)學(xué)沒學(xué)過。當(dāng)你學(xué)習(xí)信息論和通信原理時(shí)，你會(huì)后悔沒有理解復(fù)變函數(shù)和概率。。。。。

即使是大二專業(yè)基礎(chǔ)課使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，堆棧、列、排序、二叉樹、哈希圖、遞歸等。。。。都是數(shù)學(xué)模型。。。

如果你真的想學(xué)好編程，你必須徹底地學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。至于編程語言，這完全是語法結(jié)構(gòu)的問題。是一樣的。編程側(cè)重于算法。至于用什么語言，是膚淺和膚淺的。就像寫一本書，一部經(jīng)典，把它翻譯成任何語言。如廁讀物，如果你用八種語言寫的話，也是如廁讀物。