從事人工智能行業(yè)需要學(xué)什么？

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首先，需要了解人工智能是什么，它涉及哪些知識(shí)領(lǐng)域？人工智能，顧名思義，它是研究如何用機(jī)器模擬人類思維方式，從事類人活動(dòng)的一門的科學(xué)，也是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新興技術(shù)。它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理、決策系統(tǒng)和專家系統(tǒng)等知識(shí)領(lǐng)域。除了涵蓋自然科學(xué)，甚至還涵蓋了哲學(xué)和心理學(xué)等社會(huì)科學(xué)，是真正的知識(shí)大融合，所以要從事該領(lǐng)域的研究和生產(chǎn)是一項(xiàng)極富挑戰(zhàn)性的工作。其次，需要注意以下幾個(gè)方面

1、計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域

（1）編程語言：需要深入學(xué)習(xí)Python、Go等適用于復(fù)雜科學(xué)計(jì)算的、提供更多成熟算法處理模塊的編程語言。

（2）矩陣運(yùn)算和算法模擬：深入學(xué)習(xí)MATLAB。

（3）根據(jù)自己的研究或工作方向?qū)W習(xí)業(yè)界成熟的開發(fā)框架或開源庫：例如圖像識(shí)別（OpenCV等）、語言識(shí)別（Python語音識(shí)別庫，百度、科大訊飛、捷通華聲等語音識(shí)別庫）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DistBelief等）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Google開發(fā)的TensorFlow等）。

（4）大數(shù)據(jù)處理、分布式計(jì)算、云計(jì)算：因?yàn)槿斯ぶ悄軣o法逾越的一個(gè)過程，就是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行短時(shí)間的處理和決策，所以先得從現(xiàn)有比較成熟的技術(shù)入手學(xué)習(xí)和研究。

（5）其它。

2、算法

（1）提升自己的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和計(jì)算能力，多看國內(nèi)外頂級(jí)學(xué)術(shù)刊物上關(guān)于人工智能技術(shù)研究的學(xué)術(shù)文章。

（2）最好自己在理解算法的基礎(chǔ)上，將其編程實(shí)現(xiàn)再加以驗(yàn)證。

3、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析和整理

獲得算法結(jié)果后，要善于分析這些數(shù)據(jù)的規(guī)律，從中獲得有效信息。同時(shí)要善用一些統(tǒng)計(jì)分析工具。

4、關(guān)注該領(lǐng)域頂級(jí)研發(fā)機(jī)構(gòu)或公司的最新產(chǎn)品或成果

雖然我們只能看到成果，而無法了解實(shí)現(xiàn)，但是從中學(xué)習(xí)到的東西也會(huì)使你避免走很多彎路。

5、心態(tài)

目前，人工智能的研究和實(shí)踐如火如荼，但是應(yīng)該擺正心態(tài)，做好打持久戰(zhàn)的準(zhǔn)備，短時(shí)期內(nèi)很難將該領(lǐng)域的技術(shù)研究透徹，并完全推廣應(yīng)用。一句話，此路任重而道遠(yuǎn)，但卻是人類社會(huì)科技發(fā)展的必經(jīng)階段。