数学方面技能的掌握取决于研究深度。人工智能并不依赖与任何编程语言,这意味着开发人员需要掌握处理数据相关的其他技术,其中包括了算法,代数和微积分。具备这些技能的重要性显而易见。同时我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程,其中的上下文联系,隐含意图以及所描述事物间的联系等等。这需要深入洞察人类的思维过程。

数学专业的学生更容易成为一名人工智能项目中的软件开发人员,因为他们已经具备了统计学的基础,而这对人工智能或机器学习是非常重要的。相反一名普通的软件开发人员不可能简单的通过某些Python库的运用就能解决实际问题。

统计学,数据建模,大数据,深度学习和递归神经网络等知识与一种或多种编程语言相结合,对于试图进入人工智能的开发人员来说是一个比较好的出发点。进而把实际问题从更高层次的角度抽象出来,从而使的计算机能够理解并进行处理。

良好的数学知识和数据科学的学术背景,通过不同方式(各种研讨会,个人博客等)跟上这个快速发展的领域。擅长处理大数据集。能够快速掌握机器学习的工具集并将其集成到更大的项目中。

对众多相关数学知识进行梳理,并建立自己的人工智能知识体系。比如, 了解数据类型,掌握机器学习,相关算法,决策树和神经网络。还要了解业界的知名项目(开源项目,Apache,谷歌,IBM,微软,R,Python等等)。


       共同推举数
       相关推荐
       百度指数
       和鲸数据
       亿信华辰
       税控开发票服务器系统
       仪表盘
       漏斗图
       雷达图
       气泡图