人工智能学习什么?

　　现在人工智能的就业前景非常好，不少朋友也都想学习人工智能技术，但是又不知道人工智能要学习什么?在深圳进行人工智能培训的朋友告诉我，如果你是一个初学者，建议你先学习好你的数学!因为在人工智能学习的过程中，免不了要经常用到，然后还要学习：机器学习、人工智能导论(搜索法等)、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论、信号处理，线性代数，微积分，还有编程。

　　下面列举一下人工智能研究所需要的最基本的一些数学知识(我们假定读者至少已经具有了中学的数学基础)：

　　(1)基本的数值计算常识(牛顿法，二分法，线性回归和最小二乘，误差控制)。

　　(2)基本的微积分，高维函数的微积分(尤其是微分的部分)。

　　(3)基本的线性代数：向量和矩阵运算，矩阵求逆，相似矩阵，矩阵的特征值和特征向量，行列式等。

　　(4)期望，方差，协方差等基本概念。常见的概率分布，条件概率的链式法则，贝叶斯公式，极大似然估计。

　　有了上面这些基本的知识，至少就已经可以开始看一些教科书开始试试看了。当然，在学习的过程中，你讲会发现以下知识也应该是需要掌握的：

　　(a)高维函数的微积分与线性代数的综合知识，Hessian 矩阵，Jacobian 矩阵，二次型等等。

　　(b)奇异值分解，矩阵的范数，一些特殊矩阵的性质等等。

　　(c)一些简单的与优化有关的知识。

　　(d)熟悉指数族概率分布函数，对概率分布函数的更多刻画：矩，熵，互信息，KL divergence 等等。

　　(e)模型抽象的一些方法，例如 EM 算法等等。

　　最后，还特别强调一点，这里说了上面这些知识并不是说有了这些知识就已经足够了，而是说有了这些知识我们就可以直接开始看一些相关的数据，开始学习机器学习有关的一些东西了，我的建议是只要有了一点点的数学知识就可以直接开始学习，在学习的过程中慢慢继续打牢基础，这样学习的效果也会更好一些。

　　数学：目前为止发现的最适合人工智能的最简易、最深刻的线性代数课程

　　麻省理工公开课：线性代数

　　等学完基础的知识之后，就可以分阶段学习一些人工智能课程。

　　人工智能学习第一阶段

　　前端开发 Front-end Development

　　1、桌面支持与系统管理(计算机操作基础Windows7)

　　2、Office办公自动化

　　3、WEB前端设计与布局

　　4、javaScript特效编程

　　5、Jquery应用开发

　　人工智能学习第二阶段

　　核心编程 Core Programming

　　1、Python核心编程

　　2、MySQL数据开发

　　3、Django 框架开发

　　4、Flask web框架

　　5、综合项目应用开发

　　人工智能学习第三阶段

　　爬虫开发 Reptile Development

　　1、网络爬虫开发

　　2、爬虫项目实践应用

　　3、机器学习算法

　　4、Python人工智能数据分析

　　5、python人工智能高级开发

　　人工智能学习第四阶段

　　人工智能 PArtificial Intelligence

　　1、实训一：WEB全栈开发

　　2、实训二：人工智能终极项目实战

　　想学习人工智能，最好是有个人带着学，或者找个培训机构，给你讲讲入门的思路，这样可以少走很多弯路，千万不要闭门造车。。