人工智能入門的三道屏障
人工智能（Artificial Intelligence）是這幾年科技圈很火的名詞之一，以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)在近幾年取得了很多令人震驚的成果，并且普遍應(yīng)用到了諸如圖像識別、增強、風(fēng)格轉(zhuǎn)換、生成，語音識別、翻譯，文章生成以及無人駕駛等諸多領(lǐng)域，在互聯(lián)網(wǎng)、科技和資本圈內(nèi)備受重視。
廣義的說，人工智能包含諸多不同的方法，其主旨是讓程序像一個智能體一樣解決問題。機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種方法，它不完全依靠預(yù)先設(shè)計，而是從數(shù)據(jù)中進行總結(jié)，達到模擬記憶、推理的作用。包括諸如支持向量機（SVM）、各類基于決策樹的算法（包括Boosting、Bagging、Random Forest等），各類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法（例如簡單網(wǎng)絡(luò)及深度網(wǎng)絡(luò)等），以及多方法的集成等。
基于人工智能的發(fā)展優(yōu)勢，很多小伙伴都想要在這個領(lǐng)域大展宏圖，但擺在面前的三道門檻是需要你逐一攻克的。
門檻一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
我們應(yīng)該了解過，無論對于大數(shù)據(jù)還是對于人工智能而言，其實核心就是數(shù)據(jù)，通過整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，所以數(shù)學(xué)成為了人工智能入門的必修課程！
數(shù)學(xué)技術(shù)知識可以分為三大學(xué)科來學(xué)習(xí)：
線性代數(shù)，非常重要，模型計算全靠它~一定要復(fù)習(xí)扎實，如果平常不用可能忘的比較多；
高數(shù)+概率，這倆只要掌握基礎(chǔ)就行了，比如積分和求導(dǎo)、各種分布、參數(shù)估計等等。
提到概率與數(shù)理統(tǒng)計的重要性，因為cs229中幾乎所有算法的推演都是從參數(shù)估計及其在概率模型中的意義起手的，參數(shù)的更新規(guī)則具有概率上的可解釋性。對于算法的設(shè)計和改進工作，概統(tǒng)是核心課程，沒有之一。當(dāng)拿到現(xiàn)成的算法時，僅需要概率基礎(chǔ)知識就能看懂，然后需要比較多的線代知識才能讓模型高效的跑起來。
統(tǒng)計學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)
回歸分析（線性回歸、L1/L2正則、PCA/LDA降維）
聚類分析（K-Means）
分布（正態(tài)分布、t分布、密度函數(shù)）
指標（協(xié)方差、ROC曲線、AUC、變異系數(shù)、F1-Score）
顯著性檢驗（t檢驗、z檢驗、卡方檢驗）
A/B測試
門檻二、英語水平
我這里說的英語，不是說的是英語四六級，我們都知道計算機起源于國外，很多有價值的文獻都是來自國外，所以想要在人工智能方向有所成就，還是要讀一些外文文獻的，所以要達到能夠讀懂外文文獻的英語水平。
門檻三、編程技術(shù)
首先作為一個普通程序員，C++ / Java / Python 這樣的語言技能棧應(yīng)該是必不可少的，其中 Python 需要重點關(guān)注爬蟲、數(shù)值計算、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。
人工智能入門的三道門檻，都是一些必備的基礎(chǔ)知識，所以不要嫌麻煩，打好基礎(chǔ)很關(guān)鍵！
