numpy线性代数讲解 人工智能领域需要具备哪些知识呢？
人工智能领域需要具备哪些知识呢？
引入人工智能所需的知识；
1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论。
2.计算机基础知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库。
3.编程语言基础:C/C，Python，Java。
4.人工智能基础知识:ID3、C4.5、logistic回归、SVM、分类器等算法的特点和性质，以及与其他算法的区别。
5.工具基础知识:opencv，matlab，caff
关于人工智能学习路线图，有哪些？
我们常说的人工智能其实包括三大方向:自然语言处理(NLP)、机器视觉(CV)、数据挖掘(DM)。在这些大方向下面是以下分类的小方向:
NLP:机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等。
CV:行人检测，人脸识别，自动驾驶，图像分类，目标检测，智能安防等等。
DM:DM的很多领域也需要NLP知识，比如广告计算、推荐系统、用户画像、各种预测和分类任务等。
所以你看，人工智能有那么多方向，每个方向都有自己的学习路线和学习重点。
但是不管你以后想走哪条路线，他们需要的基础知识基本都是一样的。现在我给大家推荐一些人工智能的基础学习路线。
一、编程语言
首先，建议你使用Python入门。当然，你可能需要学习其他高性能语言，比如C，JAVA等等。
首先，你需要学习Python的基本语法知识。你可以找一个在线教程或者在网上买一本入门书，耐心的耐着性子看完，按照教程敲代码。
其次，你需要学习Python的一些常用库，比如Numpy、pandas、matplotlib等。这些库建议你去《利用Python进行数据分析·》 ;的书，学习一次并记住有哪些可用的函数API，如果没有的话就经常浏览它们。;使用时不记得它们。
二、数学基础
相对于其他编程方向，人工智能专业对数学的要求更高、更多。特别是你需要有统计学，概率论，线性代数的基础，至少要达到本科理工科要求的水平。
三、数据结构和算法能力
无论学习哪种编程语言，这都是必须的。你不 我不需要深入理解它。你只需要知道有哪些数据结构算法，用的时候就能记住。
第四，机器学习和深度学习的框架
建议使用sklearn入门传统机器学习算法，后期学习Spark。推荐使用keras和pytorch入门级深度学习算法。这两个框架对新的比较友好，也可以学习t《统计学习方法》
周志华《机器学习》
《深度学习》与三巨头合著。
这些书有很多配套的学习资源，用百度搜一下。
好了，学习完以上基础，你就可以确定深入学习哪个方向了，然后专注学习。
如果我的回答对你有帮助，你可以喜欢~
当然，你也可以关注我，访问我的主页。我上传过一些Python和深度学习相关的视频，后期会继续上传这方面的教程。
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