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人工智能學(xué)科體系框架？

從人工智能技術(shù)的學(xué)科體系結(jié)構(gòu)來看，人工智能人才需要構(gòu)建三個知識庫，一是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第二是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)；第三是人工智能平臺的基礎(chǔ)，所以學(xué)習(xí)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(xué)基礎(chǔ)是學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的重要前提，人工智能領(lǐng)域的很多研究方向都離不開數(shù)學(xué)知識，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等等。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)涉及高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。可以說，數(shù)學(xué)知識的掌握對于人工智能知識的學(xué)習(xí)會起到非常重要的作用。

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，機(jī)器學(xué)習(xí)涉及數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證、算法應(yīng)用等。算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心，所以學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是算法(設(shè)計(jì))的認(rèn)知能力，而算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)是各種數(shù)學(xué)知識的應(yīng)用。目前很多數(shù)學(xué)(統(tǒng)計(jì)學(xué))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(jì)算機(jī)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(lǐng)域涉及大量計(jì)算機(jī)知識，計(jì)算機(jī)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(shù)的架構(gòu)來看，主要涉及操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、編程語言、算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等計(jì)算機(jī)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(chǔ)知識，還有不同研發(fā)方向的相關(guān)知識，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自動推理等等。初學(xué)者要根據(jù)自己的知識結(jié)構(gòu)和興趣愛好選擇一個主攻方向。