人工智能领域资深专家，人工智能领域资深专家有哪些

星蕴 • 2024年09月03日 am 8:56:16 • 美股资讯 • 阅读 0

人工智能需要学习哪些数学知识谢邀，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。线性代数基本要求内容：n阶行列式n维向量组求解向量

人工智能需要学习哪些数学知识

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。

线性代数

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

概率与统计

基本要求内容：

古典概率计算

条件概率计算

条件概率分布与随机变量的独立性

随机变量的函数的概率分布

随机变量的数字特征（均值、协方差、相关系数等）

假设检验

回归分析

微积分

基本要求内容：

各种简单函数（线性函数、三角函数、指数函数等）

求导（一阶导、二阶导）

链式法则

最优化方法

换元积分法

定积分（逼近定积分、广义积分）

实际上还是要多去理解和实践，去体会数学之美，也欢迎阅览我头条号里之前的算法文章，可以边实践边应用，千万不要被“高大上”的数学公式吓住~

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人工智能时代需要怎样的技能人才

科技人工时代，我从自动化领域来理解，在机械制造行业，生产机器的自动化程度越来越高，像绕电机，水泵轴的加工，许多工厂都实现了自动生厂，伴随自动化程度提高，产品的质量和产量以及效率也在提升，这些大数据又可以通过物联网来沟通，将车间产品的数据通过物联网平台送到数据庫，数据库软件做提取分析，将一手数据送给公司，在遥远的城市远端也能读取，现在就要求的电气工程师，需要在电气方面有好的功底，在计算机网络方面也要有基础，综合的去应对这个大数据时代

人工智能与大数据专业怎么样

接楼上刘老师的回答，这确实是个不错的问题。随着近几年人工智能技术和大数据技术的发展，大数据和人工智能在各行各业的落地应用变多，人才需求也变得越来越大，这两个词也逐渐被大众熟知。作为大数据与人工智能领域的一名从业者，下面我分享下我对这两个专业的一些看法。

人工智能专业和大数据专业分别是什么？

1、人工智能专业：

人工智能专业：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉

这里引用百度百科中的解释，个人感觉说的还是比较全面的。其中几个关键词为机器学习，深度学习、自然语言处理、语音处理、视觉智能，这几个关键词大概覆盖了目前人工智能方向的核心理论和核心应用。其实本阶段的人工智能的核心就是基于机器学习和深度学习的理论，研究自然语言（小冰机器人）、语音（讯飞翻译）、视觉（无人价值、人脸识别）三大大类方向的智能应用。

2、大数据专业

大数据专业在某些学校开设的可能叫数据科学与大数据技术专业，其培养目标为：

旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人才。

目前的大数据专业大概可能氛围三个大的方向：

大数据开发方向;所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；数据挖掘、数据分析和机器学习方向;所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师；

大数据开发可能涉及到如各种云平台（阿里云、腾讯云、华为云）、大数据系统（大数据中台）等的开发；数据挖掘、分析和机器学习方向，主要对大数据进行分析，如广告推荐、视频推荐等等；大数据运维主要是保障大数据平台的稳定和可靠。

这两个专业的前景是怎样的？

两个专业作为近年来的热门专业，肯定是有一定理由的。国家推广、商业应用前景大可能是这两个专业比较火爆的原因之一。

1、“新基建”浪潮，大数据中心、人工智能

最近国家提出“新基建”的七大领域：特高压、新能源汽车充电桩、5G基站建设、大数据中心、人工智能、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通。其中人工智能和大数据中心都名列其中，可见国家对这两个方向的重视程度。

另外像人工智能技术，早就被国家定义为全民都应该掌握的技术，也是未来有可能超过美国的一个点。

所以从国家层面，这两个专业都是国家未来要着重发展的方向。

2、高实用性、各行业信息化、智能化转变的需要

数据是数字经济的命脉

随着移动互联网和智能终端的普及，基于信息技术的人类日常生产生活繁衍出诸多数据。这些数据成为社会生产者和消费者的行为分析最有效的依据。从信息经济向数字经济转变的过程，就是从人工知识到大数据驱动学习迈进的过程。

数据爆炸时代，将数据科学简单定义就是“从数据中提取有用知识的一系列技能和技术”。为“浩如烟海”的数据提供全强大的计算方式，进行数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘、实现数据价值的“精纯度”，正是大数据专业所要培养的技术核心所在。

我感觉在未来，大数据技术可能是每个行业必备的。而数据也将成为未来企业的巨大的竞争力，谁掌握了数据，谁就更具备优势。

两个专业的关系和关于专业选择的一些建议

大数据智能是人工智能最基础的方向之一，必将推动新一代人工智能的发展。数据科学和大数据，通过建立驱动数据和知识引导的智能计算平台和方法，从数据样本中提取知识构建模型。形成从数据到知识，从知识到智慧的人工智能的进阶之路。因此数据是实现智能的基础，两个专业有所交叉，又各有特色。

一些建议：

从目前各高校开设这两个专业的情况来看，这两个专业还是属于计算机专业的分支，即使成立的单独的学院，师资力量也不一定雄厚。所以，如果国内牛校的计算机专业也不影响具体内容的学习，而计算机专业可能师资和培养计划会更加完善。目前计算机相关的各专业其实都在往这两个专业方向靠近，比如数据库、计算机软件、操作系统等等，都会有大数据-人工智能在本方向的一个更细分的应用作为结合，所以不是说只有读这两个专业才会进这两个专业对应的岗位，夯实基础、学好技能才是最重要的。

回答终于回归到专业领域，哈哈！如果有其他问题也可以关注我或者想我提问！

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如何学习人工智能

人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。

机器学习的算法有比如：

非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。

监督式学习中常见的有：

回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）

了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。

如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。

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