人工智能是一個包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計算機的知識、信息論、操縱論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。

首先你需要數(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)計和隨機過程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析；

其次需要算法的積存：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機，遺傳算法等等算法；

固然還有各個領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；

①機?學(xué)習的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，入門AI必須掌握一些必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但是并不是全部的數(shù)學(xué)知識都要學(xué)，只學(xué)工作上實際實用到的，比如是微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化等這些。

②數(shù)據(jù)分析里需要應(yīng)用到的內(nèi)容也需要掌握，但不是網(wǎng)上所說的從0開始幫你做數(shù)據(jù)分析的那種，而是數(shù)據(jù)挖掘或者說是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)的東西，比如要知道計算機里面怎么挖掘數(shù)據(jù)、相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘工具等。

補足了以上數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘基本知識，才可以正式進行機器學(xué)習算法原理的學(xué)習。③算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數(shù)據(jù)方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后臺開辟、app開辟、數(shù)據(jù)分析、項目治理，則是一個學(xué)習算法的一個加分項。

校企構(gòu)建“平臺+方向+項目實戰(zhàn)”專業(yè)課程體系，教學(xué)過程采納學(xué)校教師與企業(yè)工程師共同授課的“一課雙師”制教學(xué)模式。引入企業(yè)工場化真實場景環(huán)境進行專業(yè)實訓(xùn)實踐教學(xué)。

主要課程：Python語言程序設(shè)計、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Python)、機器學(xué)習算法應(yīng)用、深度學(xué)習平臺實踐、圖像處理技術(shù)應(yīng)用、自然語言技術(shù)應(yīng)用、Python Web框架開辟技術(shù)、軟件工程與UML建模、Python編程項目實踐、機器學(xué)習項目實戰(zhàn)、深度平臺項目實戰(zhàn)等。學(xué)生經(jīng)過本專業(yè)學(xué)習可以考取“AI計算機視覺應(yīng)用開辟”、“人工智能深度學(xué)習工程應(yīng)用”、“人工智能語音應(yīng)用開辟”等職業(yè)資格證書以提高專業(yè)技能，增強其就業(yè)競爭力。畢業(yè)生亦可升本繼續(xù)深造，對應(yīng)本科專業(yè)如：人工智能技術(shù)與應(yīng)用、智能科學(xué)與技術(shù)、計算機科學(xué)與技術(shù)等。

來源：高三網(wǎng)