人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它是一個(gè)很大的方向。從人工智能的研究范圍就可見(jiàn)一斑，它是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬且實(shí)現(xiàn)人類智能的學(xué)科。

不同的研究領(lǐng)域側(cè)重點(diǎn)各不相同，需要的基礎(chǔ)知識(shí)也是不同的。

拿機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，它需要的基礎(chǔ)知識(shí)：

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

像微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，用來(lái)理解和計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)中算法的數(shù)學(xué)原理與推導(dǎo)，以及優(yōu)化方法。

2、編程基礎(chǔ)

掌握編程語(yǔ)言，用來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，比如 Python、R、C++ 等。

3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中使用了很多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，了解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法能更好的理解和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型。

像自然語(yǔ)言處理，它需要的基礎(chǔ)知識(shí)：

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)這些內(nèi)容，有助于理解 NLP 模型以及學(xué)會(huì)用它們來(lái)處理文本數(shù)據(jù)，

2、編程基礎(chǔ)

掌握編程語(yǔ)言，常見(jiàn)的是 Python、C++ 這些可以用來(lái)編寫(xiě)和運(yùn)行程序。

3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法對(duì)于處理和分析文本數(shù)據(jù)非常重要，掌握常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法能讓自己寫(xiě)出更高效的 NLP 算法和模型。

4、語(yǔ)言學(xué)基礎(chǔ)

這個(gè)是學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理必須的，了解基本的語(yǔ)言學(xué)概念和語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，比如像語(yǔ)法、句法、語(yǔ)義，對(duì)于自然語(yǔ)言處理來(lái)說(shuō)是很重要的。

像計(jì)算機(jī)視覺(jué)，它需要的基礎(chǔ)知識(shí)：

依然是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)以外，你需要額外具有數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，熟悉數(shù)字圖像技術(shù)處理的基本技術(shù)。

可以看到，人工智能的每個(gè)研究方向具體要做的內(nèi)容不同，具體要求可能也會(huì)有所不同，但還是存在著交叉和重疊的知識(shí)內(nèi)容。

也就是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法。

這些也是學(xué)習(xí)人工智能所需要的前置知識(shí)。