pytorch 自定义数据读取方式 ai技术基础是什么？
ai技术基础是什么？
甩浆AI智能当然是一项古怪的技术，必须的基础技术尤其是数学方面非常多。
比较多和：
线性代数：除开张量、矩阵、范数、特征分解等一些列知识
概率论在内信息论：各种概率分布，离散、连续、质量函数、密度函数，香农熵，交叉熵等等。
机器学习基础知识：模型拟合、估计也、监督、无监督、梯度下降等等。
卷积网络，各种神经网络，CNN，RNN...
编程语言，诸如python
机器学习库：tensorflow、pytorch
综上所述，要学的东西真太多。
学习人工智能一定要学习Python么？
从当前人工智能领域的岗位需求来看，无论是畜牧兽医相关专业旗下岗肯定算法岗，都不需要具有一定的编程能力，但是在人工智能落地之前应用的初期，开发岗的人才需求量应该要比也很大的，所以编程能力相对于就业的影响是比较好大的。
Python在人工智能领域的应用应该比较比较多的，并且的原因Python是全场景编程语言，所以我可以不再进行落地之前应用开发，这也会节省一些工程实践的时间。
以我的课题组为例，目前Python和C是两门主流的编程语言，Python的应用大量一些，C比较多应用到在CV方向。
对于初学者来说，从Python开始学起是比较好的选择，比C来说，Python语言是对初学者更不友善不少，也更不容易建立起自学的成就感。
学习人工智能要有一个系统的学习规划，同时由于学习人工智能对此场景的要求总体都很高，所以才还是需要积极主动为自己营造一个好些的交流和实践场景。
初学者在去学习Python的同时，还估计不同步的自学再看看机器学习、深度学习相关知识，这会为情报营的学习和实践打下了坚实的基础一个基础。
在自学机器学习的初期，可以不然后是从实现程序一些超经典的机器学习算法来完成一些场景应用，.例如决策树、素净贝叶斯等算法就都很好理解，或则的应用场景也都很多，实际这个过程都能够让初学者所了解机器学习的步骤。
深度学习是目前学习人工智能知识需要要看重的内容，随着深度学习框架的不断发展，目前深度学习的门槛巳经也很低了，这对初学者也更敌视了。
后来，如果不是有学习人工智能相关的问题，希望能与我交流探讨。
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