誰說大學生不能做人工智能!

  • 人工智能
董亞微·長江大學
2017-09-26
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近年來,人工智能領域的發展愈發迅猛。無論是哪一個行業的朋友都或多或少對人工智能有一些認識,即使只是聽他人提及過。

對于行業發展如此迅猛又如此高大上的領域,很多朋友(工作人員、學生)也會為之心動,但是又經常擔心基礎的問題(尤其是在校的本科生哈)。那人工智能的基礎應該是怎樣的呢?在學習上又該怎么去規劃呢?

在大學中,我們經常聽說或者觸手可及的有數學建模、數據挖掘、機械創新等。在這些內容里面,我們已經或多或少的接觸了人工智能。

以數學建模進行對比。
數學建模的數學基礎有:高等數學、線性代數、概率論與數理統計。
人工智能的數學基礎有:高等數學、矩陣論、概率論。
如果這么比較的話,有些朋友會說“我只學過線性代數,沒學過矩陣論,不行啊”。其實,我們在學習線性代數的時候,已經學習了一部分的矩陣論。而單獨說到的矩陣論是比線性代數里的內容更加精深的一個部分。
所以,如果說在數學基礎中有矩陣論,完全不需要忌諱什么,有了線性代數的基礎,再去學一下矩陣論就好啦。

數學建模也好,人工智能也好,都是離不開計算機的,所以,計算機基礎都是必須的啦。計算機的基礎知識之后,自然要學習各種編程語言啦,MATLAB就是兩者都會用到的非常關鍵的軟件。當然,在人工智能中MATLAB的重要性并沒有在數學建模中那樣極端。在人工智能中還會有Python、C++、JAVA等等各類語言。

難道我要掌握這么多語言,才能夠去學習人工智能嗎?當然不是啦。
人工智能有很多細分的領域,比如:機器學習、計算機視覺、語音翻譯、自然語言處理等等,每一個領域都會有比較適合的語言,比如可以用在機器學習的有MATLAB和Python,圖像處理普遍使用MATLAB、三維建模則是用C++更好……

看了這些之后,是不是覺得其實人工智能的基礎要求也沒多少呢?基礎的部分也已經在大學里面全部接觸學習了,為什么不能往更高大上的領域前進呢?
歡迎留言一起交流哈~
(有誤之處,敬請斧正)

本文由 董亞微 授權 賽氪網 發表,并經賽氪網編輯。轉載此文章須經作者同意,并請附上出處(賽氪網)及本頁鏈接。原文鏈接http://www.aliliang.com.cn/a/3164
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