¿Qué necesita aprender la inteligencia artificial?

① El aprendizaje automático se basa en las matemáticas. Para introducir la inteligencia artificial es necesario dominar algunos fundamentos matemáticos necesarios, pero no se deben aprender todos los conocimientos matemáticos. Sólo se deben aprender aquellos útiles para el trabajo práctico, como el cálculo. aprendido, teoría de probabilidad, álgebra lineal, optimización convexa, etc.

② También es necesario dominar el contenido que se debe aplicar al análisis de datos, pero no es del tipo que te ayuda a realizar análisis de datos desde cero como se menciona en Internet, sino algo relacionado con el campo. de minería de datos o ciencia de datos, como saber cómo extraer datos en computadoras, herramientas de minería de datos relacionadas, etc.

Solo después de completar los conocimientos básicos anteriores de matemáticas y minería de datos podrá comenzar oficialmente a aprender el aprendizaje automático. algoritmos. Principios de aprendizaje de los algoritmos de aprendizaje automático.

3 Los algoritmos requieren dominar algunos marcos básicos: python, spark, mllib, scikit-learning, pytorch, TensorFlow. Los datos requieren comprender HQL, numpy y pandas. , o análisis de datos, gestión de proyectos, entonces es una ventaja para aprender algoritmos.

4 Finalmente, es necesario tener una comprensión general de la inteligencia artificial, incluidos los dos módulos principales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y dominar los principios, la derivación y la aplicación de los algoritmos relevantes, así como los más importantes. Ideas algorítmicas.

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