kuangchen
现阶段人工智能是一个十分火热的事物，火热到什么地步呢？火热到很多高校都开始设立人工智能方面的专业和课程，并且加大力度培养人工智能人才，那么人工智能人才需要具备什么样的知识架构呢？人工智能人才需要学习什么知识呢？下面我们就给大家介绍一下这个内容。首先，人工智能的学习需要高水平的人工智能人才，而对人工智能人才的要求就是需要数学基础好、计算/软件程序功底扎实、人工智能专业知识全面。首先，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计环节，都需要依赖良好的数学基础，因为人工智能所面对的问题千变万化，这导致了其所涉及的数学工具种类多样。事实上，人工智能的核心领域，即机器学习是计算机科学中对数学基础要求最高的分支之一。所以人工智能对人才的有很多的要求。其次就是复杂现实任务通常可以从多种角度进行抽象，而不同的抽象将导致巨大的差异。这就需要注意很多的问题，比如抽象出的问题是否可计算？从程序代码的角度是否易实现？从计算平台的角度是否便于高效处理？等等。要想回答一下这个问题就需要在算法分析、程序设计、计算系统方面具备扎实的基础。事实上，对一些现代大型人工智能程序而言，甚至连高维数组的存储顺序都需做到优化，这如果没有扎实的计算、软件程序功底显然是不行的。最后，在我们解决现实的人工智能应用任务时，往往同时涉及多种人工智能专业知识，需有效进行融合发挥。因此，高水平的、能解决企业关键技术难题的人工智能人才，必须具备全面的人工智能专业知识。这些知识能够方便我们理解人工智能并能够朝着更好的方向发展。所以说，如果数学不好的同学那么就需要考虑考虑数据自己究竟是否适合这个专业。在最后需要提醒大家的是，学习人工智能还是需要学习计算机、自动化、电子、软件等内容。人工智能所解决的问题都是充满不确定性的复杂问题，这就需要很高的处理事务的能力，如果我们不擅长处理事情，并且不适应随时随地出现的不确定性工作，那也不适合这个行业，就不建议大家学习这个专业，希望这篇文章能够给大家带来参考价值。 
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析其次需要算法的积累：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，比如你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；
刚好来答一记。本人本科刚好就是通信工程的。硕士搞的是NLP。也算是人工之智能方向。首先，先来谈谈，通信工程转机器学习的好处。在本科阶段，学的课程很多，大部分分为基础公共课（高数，现代，矩阵，概率，统计），专业基础课（信号处理，DSP），编程基础课（C，C++）专业方向课（信息论，密码学，），计算机基础课（操作系统，计算机网络组成（tcp/ip协议的那一套））。其次，基本上如果你本科认真学习以后，你就具备的了扎实的数理基础，和编程基础。那么数理基础决定了你在机器学习和人智能方向能的上限！编程基础决定了你在机器学习和人智能方向能的下限！重要事情说三遍！重要事情说三遍！重要事情说三遍！因此，如果你是通信工程这种工科出身的，比计算机出身的优势要强很多！为什么，因为计算机科班出身，大多数学不会学的那么深。如果没有参加过ACM，或者做过项目的话，动手能力也不会比非科班出身的强多少。最好的建议就是，考一个机器学习方向的研究生，在硕士阶段，做一两个相关的项目。并且在硕士阶段，不断关注这方面的最新研究动态。然后在课余时间找一份相关实习，锻炼自己的动手能力，基本就ok。另外，你说的人工只能方向太大了。应该缩小范围，例如NLP，ML。定一个方向，每天积累。下面是我的专栏，专注分享机器学习的知识。欢迎关注，里面有入门的方法！如果觉得答案有帮助的话就点个赞吧！钟少的自留地
过去几年炒的很火的人工智能几乎等同于深度学习，也就是人工神经网络的一种。这种技术的特点是，在模式识别(比如图像识别)等方面表现很好，当然优点不止这一点。但是这种技术有一个问题，那就是需要大量的数据来训练它。它模拟的是人的大脑部分，但人不止有大脑，还有小脑和脑干，还有眼睛和耳朵等传感器。来这里看看，有这个专业
谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。
