5、python人工智能高级开发第四阶段人工智能 PArtificial Intelligence
1、实训一：WEB全栈开发
【自学人工智能需要学哪些专业知识？】2、实训二：人工智能终极项目实战
人工智能是一个很宽泛的词汇，目前比较热门的人工智能方向是大数据和机器学习 。如果自学人工智能，首先要看学习的目的是什么 。如果是想进入这一行业工作，那么可以选不同行业最关心的方向 。目前比较成熟的人工智能技术是图像识别和语音识别，已经有很好的应用 。正在高速发展的方向有自动驾驶、医疗诊断、医药、政府管理等 。人工智能的基础学科包括统计学、神经网络、数据库等，专业要求比较高 。
人工智能是一个综合学科，其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等 。
需要的基础知识包括:
1. 数学基础
高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析 。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素 。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识 。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律 。
2. 算法的积累
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累 。
3. 掌握至少一门编程语言
如C语言，Python，MATLAB等 。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少 。
首先你得需要有python的基础，其次我建议要学人工智能最好还是到企业内部教室里面都是纸上谈兵
像百度和东软，深兰科技和交大都有合作人工智能课程，好像叫交大人工智能中心，你可以自己搜一下，好像就是直接深兰科技里面上课的
这种企业里面授课的我感觉更好点
人工智能涉及范围太广了，一个人不可能全面掌握 。比如计算机视觉CV、自然语言处理NLP、大数据、机器人、自动驾驶等 。我本人是做计算机视觉算法的，算是你所说的人工智能领域 。
以计算机视觉来说，第一阶段，最基础的应该算是数据，包括高等数学，概率论，图论，随机，矩阵论，最优化理论等等 。其次是要对计算机有一个比较清楚的认识，比如计算机的构造，语言等 。
第二阶段，要选定研究一个领域，计算机视觉也有很多方向，比如模式识别，目标检测，分割，分类等，这个领域的历史，应用，发展等等都要清楚认识，一个领域能研究透彻也是相当不容易的 。
第三阶段，就是深耕这个领域，英文论文阅读能力得跟上，因为算法研究是人工智能工作的主要内容 。其次要精通一门编程语言，python，C++或者R语言 。可以熟练编程实现一篇文章 。
第四阶段，就是能够创新的阶段，能够对一些问题提出自己的想法，并创造性地解决一个领域的难题 。慢慢成为一个领域的大佬 。
人工智能近几年确实很火，而且会越来越火 。这是趋势，社会要发展，科技要进步，劳动力要解放 。社会发展的规律 。
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析 。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累 。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少 。

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