眾所周知，人工智能當(dāng)前是香餑餑，無論是薪資待遇還是未來的發(fā)展空間都十分有競爭力，計劃學(xué)習(xí)人工智能的小伙伴都十分關(guān)心學(xué)習(xí)人工智能基礎(chǔ)條件，其實(shí)小編認(rèn)為興趣愛好是最好的老師，只要你有濃厚的興趣都可以學(xué)習(xí)，至于基礎(chǔ)條件都是次要的，小編相信基本上大部分的人都是沒有基礎(chǔ)的，如果有基礎(chǔ)都選擇自學(xué)了或者有直接的學(xué)習(xí)方法，也不會到網(wǎng)上來問這個問題了，下面小編給大家介紹一下。

學(xué)人工智能需要什么基礎(chǔ)？

小編認(rèn)為，學(xué)習(xí)人工智能并沒有基礎(chǔ)條件的限制，只要自己有足夠的興趣愛好，同時有一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和時間就可以學(xué)習(xí)。因?yàn)椋斯ぶ悄苁且粋€系統(tǒng)的技術(shù)，無論是自學(xué)還是報班學(xué)習(xí)都需要時間和錢。

至于計算機(jī)基礎(chǔ)知識并不是主要的，零基礎(chǔ)也是可以學(xué)習(xí)的，非計算機(jī)專業(yè)學(xué)習(xí)人工智能的成功案例也非常多，比如在培訓(xùn)班學(xué)習(xí)人工智能的人基本上都是沒有計算機(jī)基礎(chǔ)的。當(dāng)然了，如果你有一定計算機(jī)編程基礎(chǔ)肯定是一個加分項，有助于幫助你快速學(xué)習(xí)的。如果你想把人工智能技術(shù)學(xué)得精通一些，或者說達(dá)到一個高水平的技術(shù)，需要掌握以下的一些基礎(chǔ)知識。詳細(xì)如下：

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計和隨機(jī)過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。

2、算法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法，當(dāng)然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM，總之算法很多，但需要時間的積累。

3、編程語言：畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的，比如C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應(yīng)該是必不可少的，其中 Python 需要重點(diǎn)關(guān)注爬蟲、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。

4、計算機(jī)基礎(chǔ)：計算機(jī)原理，操作系統(tǒng)，程序設(shè)計語言，分布式系統(tǒng)，算法基礎(chǔ)；

除了學(xué)習(xí)和掌握以上的知識，同時還參加一些企業(yè)項目的實(shí)踐，這樣可以更好地提高簡歷的含金量。除了能讓簡歷更漂亮一樣，也增強(qiáng)了自己面試的通過率，對自己今后的 工作也有很大的幫助！