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人工智能總的來說易學(xué)難精,具體也是因人而異,比如你是否真的感興趣,個人基礎(chǔ)如何等,都會影響到后續(xù)的學(xué)習(xí)難度。
一、興趣
興趣是最好的老師,人工智能是比較深奧的領(lǐng)域,是一門極具挑戰(zhàn)性的科學(xué),要沉得下心來鉆研,這時候能不能撐得下去,那就看你的興趣和意志了。
二、個人基礎(chǔ)情況
首先人工智能的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué),特別是高等數(shù)學(xué),需要掌握的知識包括但不限于線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計等等,這些僅僅是入門的必須數(shù)學(xué)知識,等入門以后,你會發(fā)現(xiàn)更多的其他數(shù)學(xué)知識;
其次是計算機(jī)基礎(chǔ)知識。比如算法、信息論等,還要掌握至少一門高級語言,目前這個領(lǐng)域python、java比較流行,相關(guān)的開源代碼和庫較多。入門后你會發(fā)現(xiàn)還需要大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的基礎(chǔ)技能,這樣會對你的操作系統(tǒng)技能、數(shù)據(jù)庫處理、集群部署等提出一定的要求。
再就是英語,目前大部分最新的文獻(xiàn)資料基本都是英語,中文的也有,但是比較少,而且比國外晚很長時間才有可能出現(xiàn)。
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