史上最全人工智能学习资料,人工智能必学课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于史上最全人工智能学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍史上最全人工智能学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能需要学习哪些数学知识？
2. 人工智能主要是学什么的？

人工智能需要学习哪些数学知识？

从我目前工作中用到的数学的角度来讲一下：

1. 初级知识：

• 一元一次方程y=kx+b
• 二元一次方程组解法
• 余弦定理
• 勾股定理
• 三角函数
• 幂次运算
• 平方运算
• 分数运算

2. 高级知识

• 微分学
• 积分学
• 求导
• 统计学
• 线性代数
• 贝叶斯原理
• 最小二乘法
• sigmoid函数

如果题主所说的【学习人工智能】是指写一些简单的代码，跑个tensorflow的手写数字识别demo，那其实不需要什么数学基础。但如果题主指的是深入了解一些经典模型的工作原理和参数求解算法的细节，那确实还是需要一些数学基础的。就以目前流行的深度学习技术来说，要系统的学习需要有微积分和线性代数的基础，而且微积分部分的基础知识要求并不高，懂链式法则，了解一些常见函数的求导方法就可以了。

不过个人建议如果有时间和精力，除了大热的深度学习技术，最好也对经典的机器学习算法也做一些了解，比如适用于监督学习的LR，SVM，Naive Bayes，Boosting，CRF，HMM，适用于非监督学习的Kmeans，DBScan，LDA。这样可以避免因为技术视野太窄，造成“手中有锤子，看什么都像钉子”的习惯性路径依赖。学习这些传统机器学习技术的数学基础知识要求也不高，除了基础微积分和线性代数，再加上一个概率论就可以搞定。

下面列举一下人工智能研究所需要的最基本的一些数学知识（我们***定读者至少已经具有了中学的数学基础）：

（1）基本的数值计算常识（牛顿法，二分法，线性回归和最小二乘，误差控制）。

（2）基本的微积分，高维函数的微积分（尤其是微分的部分）。

（3）基本的线性代数：向量和矩阵运算，矩阵求逆，相似矩阵，矩阵的特征值和特征向量，行列式等。

（4）期望，方差，协方差等基本概念。常见的概率分布，条件概率的链式法则，贝叶斯公式，极大似然估计。

有了上面这些基本的知识，至少就已经可以开始看一些教科书开始试试看了。当然，在学习的过程中，你讲会发现以下知识也应该是需要掌握的：

（a）高维函数的微积分与线性代数的综合知识，Hessian 矩阵，Jacobian 矩阵，二次型等等。

（b）奇异值分解，矩阵的范数，一些特殊矩阵的性质等等。

（c）一些简单的与优化有关的知识。

（d）熟悉指数族概率分布函数，对概率分布函数的更多刻画：矩，熵，互信息，KL divergence 等等。

线性代数：如何将研究对象形式化？

概率论：如何描述统计规律？

数理统计：如何以小见大？

最优化理论： 如何找到最优解？

信息论：如何定量度量不确定性？

形式逻辑：如何实现抽象推理？

这都是学习人工智能时需要碰到的数学知识。

谢邀，如果要说全，那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学，其实基础已经基本满足，我下面列一些基本的数学知识要求供参考。

基本要求内容：

n阶行列式

n维向量组求解

向量矩阵求解

正定二次型问题

阶方阵的相似矩阵问题

线性规划问题

人工智能主要是学什么的？

一、人工智能是一个综合学科

而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。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

• 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
• 2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
• 3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

• 1.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。

• 2.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。

• 3.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。

• 人工智能一般要到研究生才会去学，[_a***_]也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

到此，以上就是小编对于史上最全人工智能学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于史上最全人工智能学习资料的2点解答对大家有用。

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