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人工智能學科體系框架？

從人工智能技術的學科體系結構來看，人工智能人才需要構建三個知識庫，一是數(shù)學基礎；第二是計算機基礎；第三是人工智能平臺的基礎，所以學習人工智能知識不僅知識量比較大，而且難度也比較大。

數(shù)學基礎是學習人工智能技術的重要前提，人工智能領域的很多研究方向都離不開數(shù)學知識，比如機器學習、計算機視覺、自然語言處理等等。數(shù)學基礎涉及高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等。可以說，數(shù)學知識的掌握對于人工智能知識的學習會起到非常重要的作用。

以機器學習為例，機器學習涉及數(shù)據(jù)采集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證、算法應用等。算法是機器學習的核心，所以學習機器學習的重點是算法(設計)的認知能力，而算法設計的基礎是各種數(shù)學知識的應用。目前很多數(shù)學(統(tǒng)計學)專業(yè)的畢業(yè)生都會考研人工智能，也是一個不錯的選擇。

計算機知識也是人工智能知識體系的重要組成部分。由于人工智能領域涉及大量計算機知識，計算機專業(yè)長期以來一直是培養(yǎng)人工智能人才的主要渠道之一。從目前人工智能技術的架構來看，主要涉及操作系統(tǒng)，計算機。計算機網(wǎng)絡、編程語言、算法設計、數(shù)據(jù)結構等計算機專業(yè)知識。

人工智能平臺涉及的內(nèi)容很多，不僅有很多人工智能的基礎知識，還有不同研發(fā)方向的相關知識，包括機器學習、計算機視覺、自動推理等等。初學者要根據(jù)自己的知識結構和興趣愛好選擇一個主攻方向。