如何自学人工智能(AI)技术
1. 数学基础
AI技术深深植根于数学之上,线性代数、概率论与统计学、微积分和优化算法是不可或缺的基石。线性代数帮助你理解多维空间中的数据变换;概率论与统计学让你能够处理不确定性,进行预测和决策;微积分和优化算法则是许多AI算法的核心,如梯度下降法。因此,在开始深入学习AI之前,确保你对这些数学概念有基本的理解。
2. 编程基础
Python是目前AI领域最流行的编程语言,其简洁的语法、强大的库支持和活跃的社区使得它成为学习AI的首选。掌握Python的基本语法、数据结构、面向对象编程以及常用的库如NumPy、Pandas、Matplotlib等,将为你后续的学习打下坚实的基础。
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